基于机器嗅觉的柑橘品种无损检测与识别

发布时间：2018-08-09 17:11

【摘要】：为了探索一种不依赖人的感官评定而识别柑橘品种的新方法,提出了一种基于机器嗅觉的柑橘品种分类识别方法。使用PEN3电子鼻对外形相似但品种不同的柑橘水果进行无损气味采集,通过局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)对高维水果气味数据进行降维处理,再运用线性判别分析方法(linear discriminant analysis,LDA)对降维后的数据进行判别分析,最终达到对不同品种柑橘水果分类识别的目的。实验结果表明,采用LTSA+LDA的方法能够对柑橘品种进行有效识别,对皇帝柑、脐橙和砂糖桔的识别率分别是91.1%、93.3%和91.1%,总体识别率为91.8%,该方法在柑橘品种识别方面具有良好的应用前景。
[Abstract]:In order to explore a new method to recognize citrus varieties without human sensory evaluation, a method of citrus variety classification based on machine smell was proposed. The PEN3 electronic nose was used to collect the odour of citrus fruits with similar appearance but different varieties, and the local cutting space arrangement algorithm (local tangent space alignmentltsa was used to reduce the dimension of the odour data of high-dimensional fruits. The method of linear discriminant analysis (linear discriminant analysis) was used to analyze the dimensionality reduction data, and finally the classification and recognition of different citrus fruits were achieved. The experimental results show that the LTSA LDA method can be used to identify citrus varieties effectively. The recognition rates of navel orange and sugar orange were 91.3% and 91.1%, respectively, and the overall recognition rate was 91.8%.
【作者单位】： 广东工业大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61571140) 广东省科技计划项目(2016B030303011) 广东省教育厅仪器重点培育项目(15ZK0130) 广州市科技计划项目(201607010247)~~
【分类号】：S666;TP212.9

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本文编号：2174754