基于高光谱和卷积神经网络的鲜枣黑斑病检测

• 作者: 刘蒋龙 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: 鲜枣 黑斑 卷积神经网络 高光谱成像技术
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 15-19,26
• 页数: 6页
• 分类号: S123|S665
• 语种: 中文
• DOI: 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.201807021

摘要

[目的]为实现鲜枣黑斑特征的识别,提高鲜枣附加价值,采用高光谱成像技术采集了不同年份完好和黑斑鲜枣的信息.[方法]基于全波段光谱,采用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA)和误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BP-NN)建立单一年份和联合年份的判别模型.采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)提取联合年份的特征波长;利用主成分分析进行单波段图像的数据压缩,针对主成分图像采用BP-NN和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行黑斑鲜枣识别.[结果]联合年份所建PLS-DA、BP-NN模型的整体判别正确率均达到了99.2％,比单一年份所建校正模型的整体判别准确率高,但单一年份所建模型中BP-NN比PLS-DA的判别精度高;采用SPA提取联合年份的特征波长后所建BP-NN判别模型的正确率为100％;基于主成分图像所建BP-NN和CNN模型的判别正确率分别为78.3％和90.0％.[结论]收获年份是影响校正模型稳定性的一个重要因素,联合年份所建校正模型比单一年份所建校正模型具有更好的预测能力;同时CNN可成功应用于基于高光谱技术的鲜枣黑斑特征识别中,也为其它农产品品质检测提供了新方法.

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
6	刘蒋龙	山西农业大学工学院	13	34	3.0	5.0