基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统研建

发布时间：2021-01-25 12:25

　　玉米是我国主要的农作物之一。我国作为玉米种植和消费大国,对玉米品种的鉴别需求在不断增长。利用近红外光谱分析技术快速、准确、无损特点对玉米品种进行鉴别是一种较为理想的检测手段。为实现基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统,本文主要在玉米品种鉴别方法与系统实现上做了相应的研究。通过分析研究确定以KS方法为样本集划分方法;对原始光谱数据采用平滑+中心化+归一化的数据预处理方法以消除光谱数据中的噪声信息;对光谱数据信息的特征提取采取DPLS+LDA的处理方式;SVM为模型的分类器。利用上述方法构建的玉米种子单天数据鉴别模型正确识别率达到了 93.75%。构建的玉米种子多天数据鉴别模型正确识别率达到了 89%,而PCA+SVM方法只有85.25%,SIMCA方法为87.5%。结果表明本文提出的方法是一种能够较好识别玉米品种的方法。以MFC应用框架为系统的开发平台,利用OpenCV与TeeChart插件结合数据库,实现对光谱数据矩阵的高速运算处理与光谱数据二维图表显示的功能。经测试系统功能完善,鉴别结果准确,能够满足对玉米品种的鉴别需求。 

【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】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－２玉米种子光谱曲线??Ｆｉｇ．?１－２?Ｃｏｍ?ｓｅｅｄ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｃｕｒｖｅ??

１．６技术路线??通过对近红外光谱分析技术鉴别玉米品种的具体问题分析研宄，确定本文研究的??技术路线图如图１－３所示。先采集玉米种子的近红外光谱数据，采集方式上主要有两??种，分别为反射方式与透射方式。然后对采集到的玉米种子数据先进行样本集划分，??主要采用ＫＳ方法，之后对光谱数据进行预处理以消除噪声对分析的影响。再利用??ＤＰＬＳ＋ＬＤＡ方法对数据进行特征提取，利用ＳＶＭ分类器对特征提取后的数据进行建??模。最后在ＭＦＣ软件开发平台上将鉴别方法实现，同时结合ＯｐｅｎＣＶ与ＴｅｅＣｈａｒｔ插件??实现玉米品种的鉴别系统。??４??

基于近红外光谱的玉米品种鉴别系统研建的第ｙ个变量。具体方法实现步骤如下：??算全部样本间的欧式距离，挑选出距离最大的前两个样品加算其余样本与加入到训练集中的两个样本的距离，每个样本中的两个样本中的最小距离，待余下样本都计算完毕之后，离样本中选择距离最大的样本加入到训练集中；??复第二步，直到挑选出的训练集样本数与预定的训练集样本数光谱数据预处理方法简介??况下，采集到的近红外光谱数据，会受到外界因素的干扰，如。这些千扰因素会在光谱采集时转变成光谱的噪声数据，对。如图２－１所示，采集到的玉米种子近红外反射光谱曲线在１５０不光滑，代表该部分有一定的噪声混入。这些噪声信息后续工作产生消极影响。??

【参考文献】：
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本文编号：2999220