基于高光谱的单粒小麦籽水分分布预测

论文摘要

为预测单粒小麦籽的含水量,将小麦籽分成折痕向上(记为A面)和折痕向下(记为B面)进行高光谱扫描,建立4种预测模型,记为MA、MB、MC和MD。其中,模型MA与MB分别由A与B面单粒小麦籽的光谱构成,模型MC由A与B面的平均光谱构成,模型MD由A与B面的光谱混合而成。利用偏最小二乘回归法对这4种模型进行比较,结果表明:模型MD具有最佳预测效果,对于模型MD,经过1阶微分和标准正态变换预处理后,其预测集的均方根误差为1.36%,相关系数为0.90。同时利用高光谱成像技术还可以获得整盘单粒小麦籽的水分分布图,分布图能定位水分不正常的粒籽,为研究自动剔除水分异常的单粒小麦籽提供参考。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 实验材料
•   1.2 单粒小麦高光谱图像采集与标定
•   1.3 单粒小麦水分测量
•   1.4 单粒小麦籽高光谱数据提取
•   1.5 光谱数据预处理与建模
•     1.5.1 光谱数据预处理
•     1.5.2 偏最小二乘法回归法建模
• 2 结果与分析
•   2.1 PLSR预测单粒小麦籽含水量
•   2.2 单粒小麦籽水分分布图预测
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱洁,黄华,祝诗平,吴维吉,谢智勇,李旭,刘广昊

关键词: 单粒小麦籽,含水量,高光谱,偏最小二乘回归法

来源: 中国粮油学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 西南大学工程技术学院,中国天津粮油批发交易市场

基金: 国家自然科学基金(31771670),中央高校基本科研业务费资助项目(XDJK2017C080),西南大学博士基金(SWU116044)

分类号: TS211.7

页码: 133-138

总页数: 6

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