基于近红外高光谱的甘草种子鉴别系统研建
发布时间：2022-02-15 15:14
甘草是我国需求量大、用途广泛的道地药材,甘草种子作为其重要的生产资料受到了中医药研究人员的关注。在研究过程中需要实现对甘草种子的鉴别分选工作,但是目前研究人员对甘草种子的鉴别仍停留在形态学观察、化学分析和生物学分析的方式,这三种方式或多或少存在着准确率低、鉴别周期长和损坏甘草种子的缺点。为了解决上述鉴别方式中存在的不足,加快研究人员的科研步伐,本文利用近些年发展迅速且被广泛应用在农作物定性分析方面的近红外高光谱技术,开发了一套可以快速无损鉴别甘草种子产地和品种信息的系统。本文经过实验分析确定了使用简单阈值分割和最大类间方差法（OTSU）结合的方式提取甘草种子高光谱图像中的感兴趣区域（ROI）,从而获得甘草种子的光谱信息。对比了不同的数据处理和建模方法,确定了使用基于K-means的下采样方法降低样本集的数据不平衡性;使用基于联合x-y距离的样本集划分方法（SPXY）划分样本集;采用Savitzky-Golay（SG）平滑+多元散射校正（MSC）+一阶导数的方法进行光谱预处理;使用独立分量分析（ICA）对光谱数据进行特征提取;利用支持向量机（SVM）建立识别甘草种子产地和品种的模型。根据...
【文章来源】：北京林业大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
近红外高光谱图像示意图（WuandSun，2013）
基于近红外高光谱的甘草种子鉴别系统研建10图2.2采集到的高光谱图像（第60个波段）Figure2.2Collectedhyperspectralimage(Thesixtiethband)2.2ENVI软件ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一个图像处理平台，设计之初是为了对遥感高光谱图像处理而搭建的，由于其可以进行专业的高光谱分析且拥有强大的影像分析和图像处理工具，近年来被国内外学者广泛应用于近红外高光谱领域。本文使用ENVI软件，是为了对SWIR-384近红外高光谱仪采集到的高光谱图像文件的格式进行转换。SWIR-384高光谱仪器采集到的高光谱图像格式为光盘映像文件，如图2.3所示，对于此类光盘映像文件只能使用专业的图像处理软件如ENVI软件才可以打开查看。为了使本文的系统能够读取高光谱文件，使用ENVI软件将映像文件转换为TIFF（TagImageFileFormat）格式文件。TIFF格式文件是图像处理中常用的格式，是一种灵活的位图格式，拥有三级体系结构的数据格式，能够存储高光谱图像这种三维立体结构数据，有效保存采集到的光谱信息。图2.3采集到的高光谱图像文件属性Figure2.3Theattributesofcollectedhyperspectralimages
基于近红外高光谱的甘草种子鉴别系统研建10图2.2采集到的高光谱图像（第60个波段）Figure2.2Collectedhyperspectralimage(Thesixtiethband)2.2ENVI软件ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一个图像处理平台，设计之初是为了对遥感高光谱图像处理而搭建的，由于其可以进行专业的高光谱分析且拥有强大的影像分析和图像处理工具，近年来被国内外学者广泛应用于近红外高光谱领域。本文使用ENVI软件，是为了对SWIR-384近红外高光谱仪采集到的高光谱图像文件的格式进行转换。SWIR-384高光谱仪器采集到的高光谱图像格式为光盘映像文件，如图2.3所示，对于此类光盘映像文件只能使用专业的图像处理软件如ENVI软件才可以打开查看。为了使本文的系统能够读取高光谱文件，使用ENVI软件将映像文件转换为TIFF（TagImageFileFormat）格式文件。TIFF格式文件是图像处理中常用的格式，是一种灵活的位图格式，拥有三级体系结构的数据格式，能够存储高光谱图像这种三维立体结构数据，有效保存采集到的光谱信息。图2.3采集到的高光谱图像文件属性Figure2.3Theattributesofcollectedhyperspectralimages
【参考文献】：
期刊论文
[1]近红外光谱分析技术及仪器发展概况[J]. 林房,吴丽华,刘曼曼,冷其影,巩子路,邢栋,吴宏萍. 酿酒. 2020(01)
[2]光谱预处理方法选择研究[J]. 第五鹏瑶,卞希慧,王姿方,刘巍. 光谱学与光谱分析. 2019(09)
[3]近红外结合极限学习机快速识别牛肉中掺假猪肉[J]. 韩方凯,刘璨,黄煜,马梅,冯凡,段腾飞,张东京. 安徽农业科学. 2019(13)
[4]红外高光谱数据鉴别技术研究[J]. 张晟翀,李宇海. 光电技术应用. 2019(02)
[5]两种甘草种子伪品的鉴别[J]. 尚兴朴,邓庭伟,曾燕,郑司浩,王继永,史玉宝,杨连兵,卢祯林,王凯. 中国现代中药. 2019(02)
[6]光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕[J]. 孟庆龙,张艳,尚静. 激光技术. 2019(05)
[7]基于高光谱图像技术的小麦种子分类识别研究[J]. 张航,姚传安,蒋梦梦,姬豫航,李华杰. 麦类作物学报. 2019(01)
[8]近红外高光谱成像技术在药物分析中的研究进展[J]. 白文明,王来兵,成日青,布仁. 药物分析杂志. 2018(10)
[9]面向大米分类的高光谱特征波长提取方法[J]. 赵刘,齐海军,金秀,温淑娴,李绍稳. 江苏农业科学. 2018(17)
[10]近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别[J]. 高攀,张初,吕新,张泽,何勇. 光谱学与光谱分析. 2018(06)
博士论文
[1]软件测试与可靠性评估[D]. 张广梅.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2006
硕士论文
[1]基于Android平台的微型高光谱检测系统研究[D]. 李国光.深圳大学 2018
[2]基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统研建[D]. 邢川平.北京林业大学 2018
[3]Android系统的微型近红外光谱仪开发及在食品质量检测中的应用[D]. 陈通.江苏大学 2016
[4]基于近红外光谱图像的玉米种子纯度鉴定方法研究[D]. 贾仕强.中国农业大学 2015
[5]基于高光谱技术的不同品种猪肉品质检测模型维护方法研究[D]. 钟雄斌.华中农业大学 2014
本文编号：3626854
【文章来源】：北京林业大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
近红外高光谱图像示意图（WuandSun，2013）
基于近红外高光谱的甘草种子鉴别系统研建10图2.2采集到的高光谱图像（第60个波段）Figure2.2Collectedhyperspectralimage(Thesixtiethband)2.2ENVI软件ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一个图像处理平台，设计之初是为了对遥感高光谱图像处理而搭建的，由于其可以进行专业的高光谱分析且拥有强大的影像分析和图像处理工具，近年来被国内外学者广泛应用于近红外高光谱领域。本文使用ENVI软件，是为了对SWIR-384近红外高光谱仪采集到的高光谱图像文件的格式进行转换。SWIR-384高光谱仪器采集到的高光谱图像格式为光盘映像文件，如图2.3所示，对于此类光盘映像文件只能使用专业的图像处理软件如ENVI软件才可以打开查看。为了使本文的系统能够读取高光谱文件，使用ENVI软件将映像文件转换为TIFF（TagImageFileFormat）格式文件。TIFF格式文件是图像处理中常用的格式，是一种灵活的位图格式，拥有三级体系结构的数据格式，能够存储高光谱图像这种三维立体结构数据，有效保存采集到的光谱信息。图2.3采集到的高光谱图像文件属性Figure2.3Theattributesofcollectedhyperspectralimages
基于近红外高光谱的甘草种子鉴别系统研建10图2.2采集到的高光谱图像（第60个波段）Figure2.2Collectedhyperspectralimage(Thesixtiethband)2.2ENVI软件ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一个图像处理平台，设计之初是为了对遥感高光谱图像处理而搭建的，由于其可以进行专业的高光谱分析且拥有强大的影像分析和图像处理工具，近年来被国内外学者广泛应用于近红外高光谱领域。本文使用ENVI软件，是为了对SWIR-384近红外高光谱仪采集到的高光谱图像文件的格式进行转换。SWIR-384高光谱仪器采集到的高光谱图像格式为光盘映像文件，如图2.3所示，对于此类光盘映像文件只能使用专业的图像处理软件如ENVI软件才可以打开查看。为了使本文的系统能够读取高光谱文件，使用ENVI软件将映像文件转换为TIFF（TagImageFileFormat）格式文件。TIFF格式文件是图像处理中常用的格式，是一种灵活的位图格式，拥有三级体系结构的数据格式，能够存储高光谱图像这种三维立体结构数据，有效保存采集到的光谱信息。图2.3采集到的高光谱图像文件属性Figure2.3Theattributesofcollectedhyperspectralimages
【参考文献】：
期刊论文
[1]近红外光谱分析技术及仪器发展概况[J]. 林房,吴丽华,刘曼曼,冷其影,巩子路,邢栋,吴宏萍. 酿酒. 2020(01)
[2]光谱预处理方法选择研究[J]. 第五鹏瑶,卞希慧,王姿方,刘巍. 光谱学与光谱分析. 2019(09)
[3]近红外结合极限学习机快速识别牛肉中掺假猪肉[J]. 韩方凯,刘璨,黄煜,马梅,冯凡,段腾飞,张东京. 安徽农业科学. 2019(13)
[4]红外高光谱数据鉴别技术研究[J]. 张晟翀,李宇海. 光电技术应用. 2019(02)
[5]两种甘草种子伪品的鉴别[J]. 尚兴朴,邓庭伟,曾燕,郑司浩,王继永,史玉宝,杨连兵,卢祯林,王凯. 中国现代中药. 2019(02)
[6]光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕[J]. 孟庆龙,张艳,尚静. 激光技术. 2019(05)
[7]基于高光谱图像技术的小麦种子分类识别研究[J]. 张航,姚传安,蒋梦梦,姬豫航,李华杰. 麦类作物学报. 2019(01)
[8]近红外高光谱成像技术在药物分析中的研究进展[J]. 白文明,王来兵,成日青,布仁. 药物分析杂志. 2018(10)
[9]面向大米分类的高光谱特征波长提取方法[J]. 赵刘,齐海军,金秀,温淑娴,李绍稳. 江苏农业科学. 2018(17)
[10]近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别[J]. 高攀,张初,吕新,张泽,何勇. 光谱学与光谱分析. 2018(06)
博士论文
[1]软件测试与可靠性评估[D]. 张广梅.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2006
硕士论文
[1]基于Android平台的微型高光谱检测系统研究[D]. 李国光.深圳大学 2018
[2]基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统研建[D]. 邢川平.北京林业大学 2018
[3]Android系统的微型近红外光谱仪开发及在食品质量检测中的应用[D]. 陈通.江苏大学 2016
[4]基于近红外光谱图像的玉米种子纯度鉴定方法研究[D]. 贾仕强.中国农业大学 2015
[5]基于高光谱技术的不同品种猪肉品质检测模型维护方法研究[D]. 钟雄斌.华中农业大学 2014
本文编号：3626854
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