基于高光谱成像的毛桃轻微碰伤检测与碰伤时间预测

发布时间：2024-03-17 17:11

　　水果轻微碰伤严重影响着水果本身的销售、深加工以及水果零售商的信誉。针对轻微碰伤水果难以发觉,影响水果口感等问题,本文利用高光谱“图谱合一”的优势,以毛桃为对象,分别提取实验样品的光谱和图像信息,利用图像分割算法和特征建模算法对水果轻微碰伤进行检测分析,并利用特征建模算法对碰伤时间进行定性判别分析。本文的主要研究内容和结论如下:(1)基于高光谱图像实现对毛桃轻微碰伤的定性判别。首先利用主成分分析(PCA)和最小噪声分离(MNF)对高光谱数据进行降维,选取MN4图像作为分析图像,最后分别利用固定阈值法、大津法和改进分水岭分割算法对MN4图像进行区域分割,最终结果表明:改进分水岭分割算法效果最好,对轻微碰伤果和未碰伤果的分割正确率分别为91.67%和95.00%。(2)利用光谱特征和图像特征建模对毛桃轻微碰伤进行定性判别分析。分别提取样品的光谱特征和图像特征,利用偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立毛桃轻微碰伤定性判别模型。最终结果表明:基于LS-SVM算法RBF核函数建立的光谱特征模型预测效果最好,模型检测正确率为95.71%。(3)分别采集毛桃碰伤12h...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1技术路线图

第一章绪论6LS-SVM算法分别建立水果碰伤时间的光谱特征模型、图像特征模型以及混合特征模型，比较三种模型的效果，选出最优模型。1.3.2技术路线基于以上研究内容，本文实现了对水果轻微碰伤及碰伤时间的高光谱成像技术检测。本文的技术路线如下：图1-1技术路线图Fig.1-1Tech....

图2-1（a）高光谱系统示意图图2-1（b）高光谱系统实物图

第二章高光谱系统成像原理及数据采集8图2-1（a）高光谱系统示意图图2-1（b）高光谱系统实物图Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem盖亚高光谱分选仪系统....

图2-1（b）高光谱系统实物图

第二章高光谱系统成像原理及数据采集8图2-1（a）高光谱系统示意图图2-1（b）高光谱系统实物图Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem盖亚高光谱分选仪系统....

图2-2高光谱相机Fig.2-2Hyperspectralcamera

第二章高光谱系统成像原理及数据采集8图2-1（a）高光谱系统示意图图2-1（b）高光谱系统实物图Fig.2-1（a）SketchmapofhyperspectralsystemFig.2-1（b）Physicalmapofhyperspectralsystem盖亚高光谱分选仪系统....

本文编号：3931361