高光谱成像技术在核桃壳仁检测中的应用

• 作者: 孙海霞 张淑娟 李成吉 邢书海 陈彩虹
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: 高光谱成像技术 核桃壳 核桃仁 检测
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: S123|S664
• 语种: 中文
• DOI: 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.201807022

摘要

[目的]为了实现对核桃壳、仁及分心木快速、准确识别.[方法]以礼品2号核桃的核桃壳、仁及分心木为研究对象,采用高光谱成像系统采集样本的光谱信息.对所提取的光谱信息分别用一阶微分处理(1 stDer),基线校正(Baseline)、标准归一化(Standard Normalized Variate,SNV)及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)进行预处理并建立偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)模型进行判别.用竞争自适应重加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影法(Successive Projections Algorithm,SPA)提取特征波长,建立最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine,LS-SVM)判别模型.[结果]建立的PLS模型表明一阶微分处理为最佳预处理.CARS提取的特征波长具有较好的预测结果.LSSVM建模效果好,对不同特征波长提取下的核桃壳、仁及分心木的判别准确率分别达到了100％、100％、99％.[结论]用高光谱成像技术对核桃壳、仁及分心木进行分选判别是可行的,为核桃深加工和壳、仁在线分选及相关设备的开发提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张淑娟	山西农业大学工学院	122	728	14.0	22.0
2	陈彩虹	山西农业大学工学院	9	9	2.0	2.0
3	孙海霞	山西农业大学工学院	20	46	4.0	5.0
4	李成吉	山西农业大学工学院	11	9	2.0	2.0
5	邢书海	山西农业大学工学院	9	9	2.0	2.0