基于机器嗅觉的柑橘品种无损检测与识别

• 作者: 夏必亮 彭珂 骆德汉
• 来源期刊: 江西农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 机器嗅觉 柑橘 品种识别 无损检测 LTSA+LDA
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 生物技术与工程
• 页码范围: 1017-1024
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4|S666.2
• 字数: 6253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13836/j.jjau.2017131

摘要

为了探索一种不依赖人的感官评定而识别柑橘品种的新方法,提出了一种基于机器嗅觉的柑橘品种分类识别方法.使用PEN3电子鼻对外形相似但品种不同的柑橘水果进行无损气味采集,通过局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)对高维水果气味数据进行降维处理,再运用线性判别分析方法(linear discriminant analysis,LDA)对降维后的数据进行判别分析,最终达到对不同品种柑橘水果分类识别的目的.实验结果表明,采用LTSA+LDA的方法能够对柑橘品种进行有效识别,对皇帝柑、脐橙和砂糖桔的识别率分别是91.1%、93.3%和91.1%,总体识别率为91.8%,该方法在柑橘品种识别方面具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆德汉	广东工业大学信息工程学院	66	475	12.0	18.0
2	彭珂	广东工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
3	夏必亮	广东工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0