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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献
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基于高光谱图像及ELM的生菜叶片氮素水平定性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于高光谱图像技术与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模式识别方法构建一套生菜叶片氮素水平鉴别模型。利用3种不同氮浓度的营养液无土栽培各氮素水平生菜,在莲座期采集每类氮素水平生菜叶片各84片,利用高光谱图像采集系统采集生菜叶片高光谱图像,并在每个高光谱图像上选取叶片4个不同位置的60×60像素的感兴趣区域(ROI),求取感兴趣区域光谱数据平均值作为叶片样本的原始光谱,利用标准正态变量校正对原始光谱进行预处理,采用主成分分析法对光谱进行降维。采用ELM对训练样本进行建模,并与传统的BP及SVM算法模型进行对比。从实验结果可以看出,ELM模型训练时间和分类正确率分别为0.623 04 s和100%,在训练时间相当的情况下,ELM分类正确率高于SVM模型,在分类正确率相当的情况下,ELM模型的训练时间比BP模型要短。研究结果表明,基于高光谱图像技术及ELM可以构建生菜叶片氮素水平分类模型。 相似文献
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基于计算机视觉的芒果检测与分级研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对目前芒果的外观品质分级主要采取人工方法所存在的不足,提出了一种基于计算机视觉和极限学习机神经网络(ELM)模型的芒果分级方法。首先,利用图像处理方法对拍摄的芒果图像进行预处理;然后,根据芒果的外观特征提取芒果面积、等效椭圆长短轴之比、H分量均值和缺陷面积所占百分比4个特征参数,作为模型的输入向量,并以芒果的3个等级级别为模型输出向量。在模型的建立过程中,采用粒子群优化算法(PSO)对ELM随机给定的输入权值矩阵和隐层阈值进行寻优,最后以实验获得的数据对模型进行训练和测试。结果表明:使用粒子群算法优化后的极限学习机模型(PSOELM)与单纯的ELM、传统的BP和SVM相比,具有更高的分级精度,为水果的等级分级提供了一种新的方法。 相似文献
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我国茶叶种植面积和产量均为世界第一,是特色农业的重要组成部分;但我国茶叶品质检测体系不完善,分级技术水平不高,影响了产品在国际市场上的竞争力。传统的茶叶分级是由人工分析判断,具有较大的局限性。计算机视觉是一种新型的图像处理技术,已经应用于茶叶品质分析。为此,将拍摄的茶叶和茶水图像进行预处理、灰度化和阈值分割,获得目标轮廓并分析颜色特征,并通过建模集样本确定用于色泽检测的特征量,然后对检验集样本进行色泽检测。结果表明:检验集中被错误识别的茶叶种类极少,总体的识别准确率达到9 0%,为准确评价茶叶的色泽品质提供了技术支持。 相似文献
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富士苹果在贮藏期后熟过程中其生理特性发生变化，不适宜的贮藏会影响出库品质和售卖价格。为使贮藏期果实以较好的品质出库销售，开展对贮藏后熟苹果品质模型研究，并在此基础上对苹果出库进行评价和预测。采集了全贮藏期不同时间苹果样本的近红外光谱和品质指标(可溶性固形物含量、硬度和失重率),分析贮藏期间果实漫反射光谱和品质指标变化规律，基于波长1 000～2 400 nm范围内的漫反射光谱结合预处理和特征波长提取方法，建立贮藏期苹果品质的偏最小二乘(PLS)和带有反馈的非线性自回归(NARX)预测模型，根据行业标准确定苹果出库品质判断依据，采用基于熵权的TOPSIS法对果实出库品质进行综合评价，实现PLS对品质得分和NARX对多品质指标的预测。结果表明，在预测SSC含量、硬度和失重率时，最优模型分别为CARS-SPA-PLS、CARS-NARX和SPA-NARX,相关系数分别为0.914、0.796和0.918,均方根误差分别为0.511°Brix、0.475 kg/cm2和0.682%;在预测品质得分时，PLS模型的相关系数与均方根误差分别为0.896和0.043 4,NAR... 相似文献
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“五峰迎春”高级绿茶研制课题,经过连续三年多的试验研究,形成了手工加工和机械加工两套较规范的工艺流程,确定了与成茶品质密切相关的各工艺操作的技术参数,确保在不同加工设备条件下生产的“五峰迎春”独特的风格特征。该茶的品质特征为:外形翠绿匀整,微扁似矛,汤色嫩绿明亮,清香馥郁,滋味清鲜,叶底肥嫩绿明。经农业部茶叶质量监督检测中心检验,其理化、卫生指标符合国家标准,综合评价为“品质全面,质地优良,富有名茶特色。” 相似文献
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高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。 相似文献
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不同干燥方法对杜仲雄花茶品质的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
以感官评价和功能性成分含量检测相结合,研究了微波工艺与传统炒制、热风干燥方法对杜仲雄花茶品质的影响.结果表明,微波干燥方法效率高,可最大程度地保持杜仲雄花中的功能性成分,干燥的杜仲雄花茶的感官品质佳,可作为生产杜仲雄花茶的首选方法;热风干燥方法也可保持杜仲雄花中的功能性成分,干燥的杜仲雄花茶感官品质较佳,但效率较低,可作为生产杜仲雄花茶的可选方法;传统制茶工艺中的炒制干燥方法对杜仲雄花茶中的功能性成分破坏较大、感官品质差、操作不易控制,不适宜于杜仲雄花茶的干燥. 相似文献
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针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4-MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。 相似文献
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猪肉冷链物流感官质量控制图设计与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为观测猪肉冷链物流过程中产品的感官质量变化,分析了物流过程猪肉的感官特征,采用敏感性和回归分析获得感官评价的关键指标,进而设计质量控制图展示感官特征的波动性。结果表明:配送中心、近距离超市和远距离超市的感官品质总体上差异显著;颜色是评价总体可接受性的敏感指标,设计其均值-标准差控制图;配送中心的感官质量波动较大,过程能力指数偏低,需对配送中心的质量管理加以完善。均值-标准差控制图可直观展现物流过程产品质量的波动性和合格率,为监控猪肉冷链物流过程的外观品质变化提供了科学的管理方法。 相似文献
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针对目前油菜联合收获机含杂率检测主要依靠人工、效率低、实时性差、收获机作业参数调控缺乏依据、收获质量波动大等问题,设计导流式含杂率检测装置,提出油菜杂质视觉识别算法,开发含杂率在线检测系统。基于HSV颜色空间模型,探究导流式含杂率检测装置中单侧条形光源、双侧条形光源和中心环形光源下油菜图像的亮度分布规律,结果表明中心环形光源下图像各像素点的亮度变异系数最小,图像亮度均匀性最好。对比分析含杂油菜图像在HSV颜色空间模型中前三阶像素矩阵各颜色特征参数的分布区间,结果表明油菜籽粒、杂质在H分量中的特征参数范围差异性最显著,并结合油菜籽粒、杂质的圆形度特征,提出综合考虑颜色、形态特征的油菜杂质分割算法。通过标定试验建立油菜籽粒、杂质质量与其像素数的拟合模型,将油菜籽粒和杂质的像素数转换为实际质量,实现油菜含杂率在线检测。台架试验表明,油菜杂质的查准率为91.6%,查全率为89.5%,含杂率检测平均误差为14.8%,能够准确识别油菜籽粒中的杂质并实时计算含杂率。 相似文献
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采用人工检测的石榴外观品质等级分级方法存在准确率和效率低的问题,提出一种基于机器视觉的石榴品质分级方法。首先,采用机器视觉系统采集石榴样本图像,进行去噪处理与获取掩模图像;其次,提取去噪图像的红、绿、蓝分量,用蓝色分量减去红、绿色分量得到色差图像,并对色差图像进行阈值分割;然后,对分割图像采用数学形态学处理获得连通的疑似缺陷区域的边界,提取纹理特征并根据缺陷与非缺陷区域纹理特征的不同来标记缺陷区域;最后,将缺陷面积与总面积之比和缺陷数目作为划分等级的依据,对石榴品质等级进行划分。试验结果表明：本方法总体分级准确率达到92.9%,能够高效、准确地识别石榴表面缺陷并进行品质分级,为实现自动分级的产业化提供思路。 相似文献