高光谱技术结合CARS-ELM的油桃品种判别研究

基于高光谱技术研究竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)对油桃品种判别的可行性。本文利用高光谱成像技术选取油桃420~1000 nm的高光谱图像数据,经卷积平滑法(Savitzky-Golay smoothing,SG)、附加散射校正算法(Multiplicative Scatter correction,MSC)、基线校正(Baseline)、变量标准化算法(Standard Normalized Varite,SNV)等预处理方法处理原始数据,通过PLSR模型确定Baseline为最佳预处理方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)与竞争性自适应重加权算法等提取的特征波长,建立偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)和极限学习机鉴别模型进行比较研究。结果显示:基于CARS算法提取的特征波长构建的CARS-ELM和CARS-PLS模型性能最优。CARS-PLS预测集相关系数(RP)和均方根误差(RMSEP)分别为0.942和0.205;CARS-ELM的RP和RMSEP分别为0.931和0.119。说明CARS是一种有效的提取特征波长的方法,且ELM与PLS对模型的预测能力相当,可见利用高光谱图像技术结合CARS-ELM对油桃的品种判别是可行的。     

旋转速度对壶瓶枣损伤检测影响的研究

基于实验室搭建的近红外光谱检测装置,对不同旋转速度下壶瓶枣的三种损伤样本进行检测识别,探明旋转速度对损伤检测的影响。依据壶瓶枣检测的旋转速度理论计算结果,利用Fieldspec 3光谱仪采集1.5 r/min、2.0 r/min和2.5 r/min三种旋转速度下不同损伤壶瓶枣的光谱信息,基于PLS模型及其判别指标从13种预处理方法中寻找不同旋转速度下的最佳的预处理方式。通过偏最小二乘回归系数法（PLSRC）和连续投影法（SPA）提取光谱特征波长点,然后建立偏最小二乘分析(PLS-DA)、极限学习机（ELM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）三种判别模型。结果表明：旋转速度对壶瓶枣损伤检测存在影响,三种旋转速度下的最佳模型分别为PLSRC-LS-SVM、PLSRC-PLS-DA和PLSRC-PLS-DA,判别准确率分别为92.30%、88.46%和86.54%,1.5 r/min建立的PLSRC-LS-SVM识别率最高。且随着旋转速度的增加,损伤识别率呈下降趋势。该研究为鲜枣在线检测设备的开发提供理论支持。     

基于计算机视觉的核桃外观缺陷检测

为快速准确识别核桃外观缺陷(黑斑、破裂),自行搭建图像采集系统采集样本图像。预处理后采用形态学和逻辑运算去除背景,基于样本图像提取18个颜色特征参数和20个纹理特征参数。采用形态学和逻辑运算提取缺陷部分和样本投影像素面积的比值t以及样本图像阈值分割后二值图像的欧拉数。分别采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影法(Successive Projections Algorithm,SPA)优选特征参数并建立偏最小二乘法(PLS)模型。结果表明,基于SPA法优选特征参数建立的模型性能最优。将SPA法提取的5个优选特征参数作为输入建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,并对预测集样本进行预测。结果表明,对正常核桃、黑斑核桃、破裂核桃的判别准确率分别为88.9%、83.3%、94.6%,总判别率为88.9%。本研究建立的方法能够很好的对核桃外观缺陷进行检测,为今后核桃的在线检测分选提供了技术支持。