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1.
提出一种基于可见-近红外光谱技术的无损检测方法，以期实现对萝卜种子品种的鉴别。通过光谱成像系统采集6类常见萝卜种子的高光谱图像，并利用HSI软件提取光谱数据。使用Savitzky Golay（SG）平滑与多元散射校正（multiple scattering correction，MSC）叠加对光谱数据进行预处理以消除高频随机误差。采用堆叠自动编码器（stacked autoencoder，SAE）、连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和变量迭代空间收缩算法（variable iterative space shrinkage approach，VISSA）进行数据降维。利用Softmax与支持向量机（support vector machine，SVM）算法对全光谱和选取的特征光谱数据建立分类模型。结果表明:SAE-Softmax模型的分类效果最优，其训练集和预测集准确率分别达99.72%和96.22%。因此，利用可见-近红外光谱技术与深度学习算法结合的方法对萝卜种子的品种鉴别是可行的。该研究为种子品种无损检测分析提供参考。 相似文献
2.
常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。 相似文献
3.
基于高光谱图像的桑叶农药残留种类鉴别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了一种快速、精确、无损检测桑叶农药残留的方法。以不含农药残留的桑叶、含有敌敌畏残留的桑叶、含有毒死蜱残留的桑叶、含有乙酰甲胺磷残留的桑叶、含有乐果残留的桑叶和含有辛硫磷残留的桑叶为实验对象,利用高光谱成像仪获取390~1 050 nm范围内的桑叶高光谱图像。利用ENVI软件确定叶片的感兴趣区域,并采用连续投影算法(SPA)优选出10个特征波长(452.51、469.88、517.28、539.85、578.92、643.72、727.24、758.34、785.67、819.67 nm)。利用基于径向基内核(RBF)的支持向量机(SVM)和10折交叉验证的方法建立桑叶农残检测模型,并讨论了3种参数寻优算法(网格搜索、遗传算法和粒子群算法)对模型性能的影响,发现采用网格搜索的SVM模型的性能最优,其交叉验证正确率为63.89%,预测正确率为78.33%。为了进一步提升模型的分类性能,将自适应提升算法(Adaboost)引入到SVM建模方法,基于特征波长下的光谱数据,对桑叶是否含有农药残留及农药残留品种进行分类建模。结果表明,Ada-SVM模型的预测准确率达到97.78%,较传统SVM模型的准确率提高了19.45个百分点。可见,利用高光谱图像技术结合Ada-SVM算法能够较准确地鉴别桑叶农药残留。 相似文献
4.
基于近红外光谱和机器学习的大豆种皮裂纹识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前大豆种皮裂纹检测主要依靠人工、检测效率低、误差大的问题,提出一种基于近红外光谱技术和机器学习的大豆种皮裂纹自动识别方法。采用FT-NIR光谱仪采集150粒大豆样品（裂纹大豆75粒,正常大豆75粒）的近红外光谱,采用原始光谱、标准正态变量变换(Standard normal variate, SNV)、多元散射校正（Multiple scatter correction, MSC）、一阶导数结合SG平滑、二阶导数结合SG平滑等5种方法对获得的光谱进行预处理,分别采用偏最小二乘判别分析法（Partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）、k-近邻法（k-nearest neighbor, KNN）、支持向量机法（Support vector machine, SVM）、随机森林法（Random forest,RF）、随机梯度提升法（Stochastic gradient boosting, SGB）、极端梯度提升法（Extreme gradient boosting,XGBoost）等6种机器学习方法建立了大豆种皮裂纹识别模型,研究了不同光谱预处理方法对6种机器学习方法分类效果的影响,对比分析了不同建模方法的分类效果。结果表明,光谱预处理方法对不同机器学习方法的分类效果差别较大。在合适的光谱预处理条件下,6种不同的机器学习算法的验证集准确率均不低于80.00%。PLS-DA的分类效果最好,验证集最优准确率达到90.00%;XGBoost的分类效果次之,验证集最优准确率达到86.67%,接下来依次是SVM、KNN、SGB和RF。利用近红外光谱技术和机器学习方法识别大豆种皮裂纹是可行的,在原始光谱条件下,PLS-DA是大豆种皮裂纹识别的最佳方法。 相似文献
5.
单粒玉米种子成熟度快速判别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业机械学报》2019,(Z1)
为快速无损检测单粒种子成熟度,推进现代良种单粒播种技术,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了单粒玉米种子成熟度快速鉴别模型。采集200份单粒玉米种子样本近红外光谱,采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集过程中由于颗粒形态、杂散光等引入的干扰信息,分别采用分段谱区、连续投影算法筛选特征波长,优化建立种子成熟度判别模型。经SG5_1预处理后,在5 500～4 000 cm~(-1)谱区建立的基于支持向量机的单粒玉米种子成熟度判别模型的分类准确率可达92%。实验结果表明,近红外光谱技术可以快速无损判别单粒玉米种子成熟度。 相似文献
6.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测,在1 040～2 560 nm光谱范围内采集了核桃仁近红外光谱。首先,通过多元散射校正和标准正态化组合方法对原始光谱信息进行预处理,采用马氏距离法剔除异常样本;然后,运用竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法相结合,进行特征波段筛选;最后,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立了核桃仁脂肪含量的预测模型。结果显示,以筛选出的6个特征波段为输入,采用偏最小二乘回归算法建立的核桃仁脂肪质量分数预测模型的验证集决定系数为0. 86,均方根误差为1. 584 9%;采用支持向量机回归算法建立的模型验证集决定系数为0. 88,均方根误差为1. 371 6%;表明支持向量机回归算法的建模质量优于偏最小二乘回归算法。采用特征波段建立的支持向量机回归预测模型能大幅降低建模复杂度,实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测。 相似文献
7.
为了高效监控蔬菜中农药残留情况，利用荧光光谱技术检测白菜中吡虫啉农药残留量。首先通过三维荧光光谱确定400nm为吡虫啉的最佳激发波长；其次通过分析6种预处理算法和2种降维算法，分别选出多元散射校正(Multiple scattering calibration, MSC)和无信息变量消除(Uninformative variable elimination, UVE)作为最佳的预处理与波长选择方法；宽度学习系统(Broad learning system, BLS)用于荧光光谱建模，同时与偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量机(Support vector machine, SVM)和深度极限学习机(Deep extreme learning machines, DELM)等经典模型进行比较。结果显示BLS模型获得了最佳吡虫啉含量预测效果，测试集决定系数R■达0.949,均方根误差(Root mean square error,RMSE)达0.347 mg/kg。表明了荧光光谱技术结合宽度学习预测农药残留量的可行性，可... 相似文献
8.
在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法。以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解。通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段。为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段。试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大。不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性。与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率。分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75%、95%、92.86%和90.63%。分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法。 相似文献
9.
支持向量机-近红外光谱法用于真假奶粉的判别 总被引：6，自引：0，他引：6
将基于统计学理论的支持向量机(SVM)与近红外光谱分析技术相结合,对真假奶粉进行分类判别.以50个奶粉样品作为实验材料,通过SVM建立识别真假奶粉的模型.实验中采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,根据SVM的不同输入量调整核参数建立最佳SVM模型,对学习机的38个样品识别率可达到100%,对预测集12个奶粉样品预测率可达到100%.实验表明,应用支持向量机-近红外光谱法建立判别真假奶粉的近红外定性分析模型,为真假奶粉的判别提供一个方便快捷的分析方法. 相似文献
10.
基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
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核函数形式的选择与核函数参数值的大小是影响支持向量机的2个关键因素,传统的支持向量机分类精度低、时效性差,为了获得高精度、高时效性的支持向量机,从影响支持向量机的核函数与核函数参数值2个关键因素着手,提出了基于变尺度混沌粒子群优化（MSCPSO）混合核SVM参数的分类器。将此分类模型用于预测生菜叶片的生育期,以及预测3个生育期的生菜叶片氮素水平,预测精度分别达到91.51%、85.38%、82.59%和81.26%。与传统的粒子群优化混合核SVM的分类器和变尺度混沌粒子群优化RBF_SVM分类器相比,提出的分类器模型分类精度高、时效性好。 相似文献
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采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路。提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法（PCA）和无信息变量消除-连续投影法（UVE-SPA）进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型。结果除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100%,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性。试验结果表明,通过将近红外光谱和远红外光谱的有效信息进行数据融合,可以改善单一光谱技术在识别率上的不足,即两个波段的数据融合更能反映品种之间的差异,为实现核桃品种的高效、无损、精确识别提供了新思路,也为其他物质的鉴别提供了借鉴和参考。 相似文献
13.
为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析（PCA）和遗传支持向量机（GA-SVM）的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络（BPNN）比较。试验结果表明：GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。 相似文献
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为实现冬瓜种子品种的快速无损检测,利用高光谱成像技术采集了广东黑皮、一串铃和韩育粉皮3个品种冬瓜种子的光谱图像信息。采用标准归一化（SNV）、多元散射校正（MSC）、中值滤波（MF）等方法进行预处理,利用连续投影法（SPA）、回归系数法（RC）和竞争性自适应算法（CARS）提取特征波长,建立了粒子群优化BP神经网络判别模型,预测集的决定系数与均方根误差分别为R 2=0.930、RMSEP=0.047,准确率高达96.30%。研究表明,高光谱技术结合粒子群优化BP神经网络可以实现对冬瓜种子品种快速无损鉴别。 相似文献
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蛋白质、脂肪含量和体细胞数量作为牛乳收购中的重要参考指标，决定了牛乳的品质和价格。为批量准确地对牛乳品质进行分级，提高乳企的生产效率，本研究以3216份荷斯坦牛牛乳样本为研究对象，应用中红外光谱技术实现对收购过程中4种不同品质牛乳的检测分级。利用一阶导数和一阶差分对光谱进行预处理，并结合竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）和随机蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）筛选出能代表不同牛乳的有效特征变量，建立支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型。其中，利用网格搜索法（Grid Search，GS）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）对SVM模型的关键参数——惩罚参数c和核函数参数g进行优化。结果表明，SFLA算法总体上优于CARS算法，PSO优化SVM模型的效果最佳。一阶差分预处理后，利用SFLA算法筛选特征变量建立的PSO-SVM模型，训练集准确率、测试集准确率和曲线下面积（Area Under Curve，AUC）分别为97.8%、95.6%和0.96489。该模型具有较高的准确率，在牛乳产业中具有实际应用价值。 相似文献
16.
基于资源一号02C高分辨率数据的农业区土地利用分类 总被引：3，自引：0，他引：3
利用最小二乘支持向量机良好的非线性划分能力,基于资源一号02C高分辨率遥感数据,结合图像形状、纹理特征等信息,对农业区土地利用类型进行快速分类提取,结果表明:资源一号02C高分辨率数据可以快速有效地实现土地类型划分,加入特征信息后的图像分类精度大幅度提高,而最小二乘支持向量机的分类结果也十分理想,总体分类精度达到82.53%,Kappa系数达到0.807 1,高于传统图像分类方法,为利用国产高分辨率卫星进行土地类型划分提供了快速可行的方法。 相似文献
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糖度是西瓜分级的重要指标之一,针对传统西瓜检测方法的弊端,探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统,采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后,采用快速傅里叶变换得到频域信号,并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分,其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%,第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学习算法建立了西瓜全变量分级模型,验证集分类准确率均达到66%以上。使用稳定竞争性自适应加权算法提取了特征变量,减少了约84%的变量数,使用优化后的特征变量建立的分类模型,性能均得到了较好的提升,其中支持向量机模型取得了最高的验证集准确率（95.56%）、F1分数（96%）和Kappa系数（93%）。结果表明,声学特性结合机器学习的方法,对西瓜进行无损检测和分级是可行的。该研究为西瓜无损检测和分级提供了可行的技术方案。 相似文献