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利用高光谱成像技术和多变量校正方法检测苹果的硬度（英） 总被引：7，自引：3，他引：4
高光谱图像集图像信息与光谱信息于一身,应用于农产品品质无损检测领域。该研究尝试利用高光谱图像技术结合多变量校正方法检测苹果硬度的可行性。试验通过获取的高光谱图像中提取有效的光谱信息来建立预测苹果硬度的预测模型。在建立模型过程中,偏最小二乘（PLS）和支持向量回归（SVR）两种多变量校正方法被比较,结果表明在785.11～872.45 nm范围内,SVR模型的性能优于PLS模型,模型对硬度预测结果的相关系数为0.6808。试验结果表明高光谱图像技术可以被用来检测苹果的硬度。 相似文献
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高光谱成像技术在茶叶中的应用研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱成像技术是一种融合了图像和光谱的检测技术,能同时获取待测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以直观反映研究对象外观纹理特征,又可以像光谱信息一样间接反映物体内部物理结构和品质成分特性。茶叶含有多种对人体有益的功能成分,具有较高的开发和实用价值。本文简述了高光谱成像技术的检测原理,分类综述了该技术在茶叶栽培管理、病虫害监测、生产加工、等级划分等方面的应用及不足,并提出了相应的解决措施,同时对其在茶叶领域的发展进行了展望,以期为促进茶叶精细化发展提供参考。 相似文献
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马铃薯黑心病和单薯质量的透射高光谱检测方法 总被引：2，自引：1，他引：1
针对单一检测技术不能同时检测马铃薯内外品质的多项指标,采用透射高光谱成像技术并融合光谱和图像信息,对其内部黑心病、质量指标进行检测。通过透射高光谱成像系统获取266个样本高光谱图像（400～1000 nm）,并提取光谱和图像二者信息。采用不同变量选择方法对光谱进行变量选择,用9个光谱变量建立检测马铃薯黑心病偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）模型与质量偏最小二乘回归（partial least squares, PLS）模型;提取样本透射高光谱图像的面积信息,建立基于光谱-图像的检测马铃薯质量PLS模型。试验结果表明,黑心样本识别率为100%,识别最小黑心面积为1.88 cm2;基于光谱-图像所建立质量检测模型预测效果较好,其预测集相关系数(Rp)为0.99,预测均方根误差(RMSEP）为10.88。结果表明：采用透射高光谱成像技术并融合图像和光谱信息对马铃薯内部黑心病、质量同时进行检测是可行的。 相似文献
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为研究快速识别灵武长枣表面裂痕、虫眼、碰伤等常见缺陷的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行长枣裂痕、虫眼、碰伤识别。首先,采用近红外(Near Infrared Reflection,NIR)波段范围的高光谱成像系统获取300个长枣反射图像,提取并分析各类型长枣光谱曲线,选择918~1 678 nm波段范围进行主成分分析,通过权重系数提取特征波长;然后,对特征波长下图像进行主成分分析,选择最优的主成分图像进行识别;最后,对未识别的长枣图像采用波段比算法进一步进行识别。NIR波段的正常枣、虫眼枣、裂痕枣、碰伤枣的识别率分别100%、90%、86%、100%。结果表明:NIR高光谱成像仪对长枣外部缺陷识别是可行的,为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据。 相似文献
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基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测 总被引：12，自引：7，他引：5
为了实现马铃薯的准确快速分级,提出基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测方法。通过反射高光谱成像技术采集马铃薯干腐、表面碰伤、机械损伤、绿皮、孔洞以及发芽等6类外部缺陷样本及合格样本的高光谱图像。提取合格及各类缺陷样本感兴趣区域的光谱曲线并进行光谱特性分析,采用主成分分析法确定了5个特征波段(480、676、750、800和960nm),以5个波段的主成分分析的第二主成分图像作为分类图像,识别率仅为61.52%;为了提高识别率,提出波段比算法与均匀二次差分算法相结合的方法,使缺陷识别率提高到95.65%。试验结果表明:通过高光谱成像技术可以准确有效地对常见马铃薯外部缺陷进行检测,为马铃薯在线无损检测分级提供了参考。 相似文献
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介绍了当前应用机器视觉进行水果尺寸检测的现状。根据水果成像时水果、摄像机透镜、水果图像三者之间的相互关系，运用几何光学理论分析了尺寸检测中的各种误差及其原因。水果成像时，由于水果表面各点的高度变化，水果图像上各点所代表的实际长度不尽一致，形成标定误差；水果与摄像机透镜光心之间的距离不可能无穷远，成像后，水果图像的边缘点到形心的距离并不能真正代表水果的半径，形成半径误差；水果中心与摄像机光心偏离后，得到的图像存在形状误差。给出了标定误差的计算公式和半径的估算公式。 相似文献
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猕猴桃品质光谱无损检测技术研究进展 总被引：9，自引：2，他引：9
光谱无损检测技术正越来越广泛地应用在水果内部品质检测中。该文从猕猴桃光谱特性差异及光谱无损检测技术影响因素对比分析等方面出发，对目前光谱分析技术在猕猴桃品质检测中应用的研究现状进行综述。分析了猕猴桃与其它水果光谱吸收特性和散射特性的差异以及不同温度、硬度、成熟度、部位及生长期管理措施对猕猴桃光谱特性的差异。对猕猴桃样品采集、光谱检测及数据处理等方面的不同方法进行了对比分析。指出采用500～2500 nm的可见光及近红外光谱对不同产地、不同生长环境和管理条件、不同储藏期、不同成熟度猕猴桃的果肉颜色、硬度、干物质含量、可溶性固形物含量、含糖量以及水果密度等内部品质进行检测是可行的。数据处理和定标模型建立方面的研究正在从传统多元回归和数值优化方法到包括人工神经网络技术、遗传算法、小波分析和自组织理论等先进数据分析技术的非线性模式识别方向发展。今后研究重点应进一步提高定标模型预测可靠性、通用性和实用性，建议今后对不同猕猴桃品种及不同仪器之间定标模型的通用性、猕猴桃在运动条件下的光谱检测技术等方面进行研究。 相似文献
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基于高光谱荧光技术的叶菜农药残留快速检测 总被引：2，自引：2，他引：2
为了解决现有农药残留检测手段费时、复杂、前处理过程繁琐等不足,结合高光谱成像技术和荧光激发技术,搭建了高光谱荧光成像农药残留检测系统。在400～1 100 nm范围内获取叶菜表面毒死蜱的高光谱荧光图像,使用ENVI 4.3软件提取了农药的荧光光谱信息。研究结果表明,毒死蜱在甲醇溶液中具有较强的荧光特性,在437 nm附近产生荧光发射光谱,并且不同浓度的毒死蜱农药具有不同的荧光发射光谱峰值,随着农药浓度的降低其荧光特征峰值也降低。研究结果可为进一步开发和研究快速、精确的农药残留检测仪器提供理论依据。 相似文献
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基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
为了验证自主研制的扫描成像光谱仪（PIS）在近地应用的可行性,该文以小麦、玉米为研究对象,利用PIS近地获取作物冠层和叶片的高光谱图像,在对田间和室内获得的成像数据进行对比分析的同时,探讨了成像光谱采集过程中的影响因素。此外,将PIS获取的成像高光谱与地物光谱仪（ASD）测定的高光谱进行比对研究。结果表明：PIS能准确收集作物的光谱信息,且采集的高光谱数据与ASD具有很好的一致性;PIS在田间采集作物光谱信息时,受氧气吸收的影响,在760 nm处有明显的干扰吸收;PIS除了能反映作物不同叶位叶片、不同器官光谱的差异,还可依据影像提取杂草、土壤对作物冠层光谱的影响程度。上述初步结果为进一步应用PIS进行农作物长势诊断提供了参考。 相似文献
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基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取 总被引：10，自引：7，他引：3
利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。 相似文献
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基于高光谱技术的菌落图像分割与计数 总被引：4，自引：4，他引：0
在平板菌落计数过程中,菌落与背景区域类似的颜色会干扰菌落的准确计数。为了准确测定细菌数,该研究利用高光谱图像技术捕捉成分差异引起的菌落与背景区域光谱特征,并结合化学计量学方法对平板的菌落进行分割并实现计数。采集枯草芽孢杆菌菌落平板的高光谱图像,提取菌落、背景区域的高光谱信息;利用遗传算法结合最小二乘支持向量机建立菌落区域/背景区域判别模型;随后,将菌落平板高光谱图像中每一个像素点对应的光谱信息代入判别模型以判断属于菌落的区域,模型的识别率为97.22%;最后,利用特征波段下的高光谱图像实现菌落的分割及计数,计数平均相对误差值为4.2 %,用时约为10 min。相比较于计算机视觉计数法,菌落计数法的平均相对误差降低了49.4%,结果表明建立的方法有望成为一类新的准确平板菌落计数方法。 相似文献
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基于高光谱图像的蓝莓糖度和硬度无损测量 总被引：6，自引：3，他引：3
为了对蓝莓硬度和糖度进行无损检测,采用近红外光谱仪(900~1700 nm)分别对490个"蓝丰"蓝莓的果柄侧和花萼侧进行高光谱成像,并测量整个果实的硬度和糖度。应用偏最小二乘回归法分别对果柄侧、花萼侧和整个果实的平均光谱建立硬度和糖度预测模型。试验结果表明,蓝莓硬度呈双峰分布,表明实际生产中有望分为2类;蓝莓糖度呈正态分布;硬度和糖度的相关性仅为?0.15,说明不能通过二者之中的任何一个来估计和评价另一个。采用整个果实的平均光谱数据建模效果最好,硬度的校正集相关系数RC和验证集相关系数RV达到0.911和0.871,糖度的为0.891和0.774,但主成分数都有所增加。结果表明,采用高光谱技术对蓝莓硬度和糖度进行快速、无损检测是可行的。 相似文献
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基于多源信息融合技术的马铃薯痂疮病无损检测方法 总被引：6，自引：5，他引：1
为了提高马铃薯痂疮病无损检测识别精度,基于机器视觉和近红外光谱的多源信息融合技术,该文提出DS（dempster shafer）证据理论结合支持向量机的马铃薯痂疮病无损检测方法。试验以360个马铃薯为研究对象,在图像特征分割时,确定了差影法结合马尔可夫随机场模型法为最佳分割方法;在光谱特征提取时,确定主成分分析方法为最佳降维方法。采用支持向量机识别方法分别建立机器视觉和近红外光谱的马铃薯痂疮病识别模型,模型对测试集马铃薯识别率分别为89.17%、91.67%。采用DS证据理论与支持向量机相结合的方法对获取的图像特征和光谱特征进行融合,建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的多源信息融合马铃薯痂疮病检测模型,该模型对测试集马铃薯识别率为95.83%。试验结果表明,该技术对马铃薯痂疮病进行检测是可行的,融合模型比单一的机器视觉模型或近红外光谱模型识别率高。 相似文献
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作为水产养殖集成信息化管理的主要信息源,水产动物视觉属性信息的测量不仅是判定水产动物生长状况,调控水质环境的主要信息依据,也是对水产动物进行喂养、用药、捕获、选别和分级等操作的前提基础。近年来,计算机视觉技术作为一项快速、客观、无损的检测方法,已被逐渐用于水产动物视觉属性的测量中,许多研究学者开展了大量的研究工作。该文更新和总结了国内外近20多年来有代表性的相关研究和解决方案,在描述计算机视觉检测系统的概念和组成结构的基础上,围绕尺寸测量、形状分析、颜色识别和质量估计等方面详细分析了计算机视觉技术在水产动物(以鱼类为主)视觉属性测量方面的国内外研究现状,着重阐述总结了研究人员在水产动物视觉检测的图像采集、轮廓提取、特征标定与计算等方面的具体改进措施,并对基于计算机视觉测量的水产动物疾病诊断,识别分类等综合应用现状也进行了分析探讨,以评估计算机视觉技术在水产动物视觉质量检测领域的总体应用情况和现存的主要问题,同时给出了今后的研究趋势与发展方向。 相似文献
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基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测 总被引：2，自引：2，他引：0
为充分利用猪肉光谱与图像信息,实现猪肉肌红蛋白含量的在线检测,该研究提出一种基于深度学习模型的猪肉肌红蛋白含量无损检测方法。采用高光谱设备采集冷藏过程中猪肉高光谱图像,通过ENVI5.3选择图像感兴趣区域（Region Of Interest,ROI）,分别提取ROI平均光谱信息与主成分图像信息。利用卷积自动编码器（Convolutional Auto Encoder,CAE）提取光谱与图像信息深度特征,分别建立光谱特征、图像特征及图-谱融合特征与肌红蛋白含量之间关系的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）预测模型。其中基于融合深度特征CNN预测模型准确度较高,该模型对脱氧肌红蛋白（DeoMb）、氧合肌红蛋白（OxyMb）、高铁肌红蛋白（MetMb）含量预测集决定系数分别为：0.964 5、0.973 2、0.958 5,预测集均方根误差 RMSEP分别为：0.015 8、0.226 6、0.381 6。为进一步验证图-谱融合特征与猪肉肌红蛋白存在对应关系,分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）、支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）预测模型。结果表明：CAE能充分提取图像与光谱特征;基于融合特征建立回归模型能提高肌红蛋白含量预测精度,相比于光谱信息与图像信息,以MetMb为例其分别提高5.42%、16.12%。该检测方法为肉类质量在线检测提供参考,具有好的应用前景。 相似文献
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图像拼接重建苹果树冠层器官三维形态 总被引：1，自引：4，他引：1
为重建苹果树年生长期冠层器官三维形态,以休眠期、疏花期、成熟期苹果树冠层为研究对象,分别针对基于光合混合探测技术(photonic mixer detector,PMD)的摄像机与彩色摄像机获取的强度图像与彩色图像开展冠层图像拼接技术研究。利用Scale invariant feature transform算法的尺度不变特征,并结合Random sample consensus算法精确确定图像映射模型,避免了果园非结构光及图像尺度变换的影响。以此为基础,应用拉普拉斯金字塔分解与重构算法、分层确定融合规则,实现了不同生长期的冠层图像拼接,有效克服了传统融合算法反映细节信息能力差、拼接痕迹明显等缺点。果园不同环境下(晴天顺光、晴天逆光、阴天)的试验表明:提出的拼接方法适合于苹果树年生长期的冠层器官图像拼接,且算法的鲁棒性、速度及拼接精度均能满足冠层三维重建工作的要求,研究成果对提升剪枝、疏花、测产、采摘等果园管理的信息化水平具有重要意义。 相似文献
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为定量分析无人机高光谱成像系统数据获取时因航线变换及太阳辐照度变化而产生的白噪声、运动模糊、条带噪声等导致的影像失真,该研究利用地物光谱仪和机载成像光谱仪获取研究区内棉花冠层光谱数据,基于典型植被光谱特征分析验证数据质量,配合使用数字图像处理方法完成白噪声、散焦模糊、运动模糊、光谱平滑以及条带噪声的模拟样本集构建,并结合设备采集噪声（条带噪声混合白噪声）构建真实样本集,建立影像波段信息、光谱信息以及空间-光谱总体信息质量的评价指标,通过相关性分析评价指标有效性。结果表明：对模拟样本集,除百分比最大绝对差,本文建立的指标均与影像质量显著相关（P<0.01）,在实际噪声样本内各指标相关性均产生不同程度下降,仅平均绝对误差（0.609,P<0.01）、均方误差（0.459,P<0.01）、相对均方根误差（0.502,P<0.01）以及总体信息保真度（-0.471,P<0.01）满足相关性要求。研究结果可为低空机载高光谱影像质量分析及失真指标的选取提供借鉴和参考。 相似文献