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摘要:
为了能够快速、无损地检测采后蓝莓腐烂病害,利用高光谱成像技术对采后蓝莓腐烂病进行检测.本研究提出光谱信息分割法(SIS)对866.5 nm波段图像蓝莓病害区域进行分割,取得了较好效果.另外根据正常蓝莓光谱曲线和病害蓝莓光谱曲线,提出区域特征筛选法(RFS),并结合竞争适应重加权采样(CARS)和连续投影(SPA)算法对可见光第一区域波段、近红外第二区域波段分别筛选特征波长.最后,采用相关向量机(RVM)模型和径向基(RBF)神经网络模型对蓝莓腐烂病害进行检测.检测结果表明,第一区域与第二区域特征波长组合建立的CARS-RBF模型检测效果最好,特征波长为655.8,710.9,752.2,759.9,761.2,866.5,969.7 nm,训练集和测试集正常蓝莓与病害蓝莓检测准确率分别为98.3%、98.6%和97.5%、98.75%.本研究提出的光谱信息分割法(SIS)和区域特征筛选法(RFS)检测蓝莓病害,为蓝莓在线检测和分拣提供了一种新的参考方法.
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文献信息
篇名 高光谱成像结合SIS与RFS的蓝莓腐烂病检测
来源期刊 发光学报 学科 工学
关键词 高光谱成像 蓝莓腐烂病 光谱信息分割法 区域特征筛选法 无损检测
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 发光学应用及交叉前沿
研究方向 页码范围 413-421
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 4289字 语种 中文
DOI 10.3788/fgxb20194003.0413
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发光学报
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1000-7032
22-1116/O4
大16开
长春市东南湖大路16号
12-312
1970
chi
出版文献量(篇)
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29396
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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