基于高光谱成像的猕猴桃表面疤痕无损识别

论文摘要

为实现猕猴桃表面疤痕的快速无损识别,以贵长猕猴桃为研究对象,采用高光谱图像采集系统(400～1 000 nm)采集完好无损猕猴桃和表面有疤痕猕猴桃的高光谱图像。对采集到的高光谱图像进行了最小噪声分离变换,结合阈值分割及数学形态学处理方法提出了猕猴桃表面疤痕的识别方法。结果表明:采用最小噪声分离变换可有效地消除高光谱图像中的噪声;完好无损和表面有疤痕的猕猴桃样本在700～810 nm以及810～1 000 nm的光谱反射率值具有明显的差异,选取785.98 nm处的光谱反射率值为0.30～0.56以及982.59 nm处的光谱反射率值为0.54～0.73作为区分猕猴桃正常区域和表面疤痕区域的阈值条件,进一步利用阈值分割方法对60个完好无损的和60个表面有疤痕的猕猴桃进行识别,正确识别率分别为98.3%和95.0%,说明高光谱成像技术可用于猕猴桃表面疤痕的快速无损识别。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•   1.2 高光谱图像采集系统
•   1.3 高光谱图像采集与校正
•   1.4 高光谱图像去噪
•   1.5 阈值分割方法
• 2 结果与分析
•   2.1 猕猴桃高光谱图像处理
•   2.2 猕猴桃正常和表面疤痕区域的光谱特征
•   2.3 猕猴桃表面疤痕的识别
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孟庆龙,张艳,尚静

关键词: 猕猴桃,表面疤痕,高光谱成像,无损识别

来源: 浙江农业学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳学院农产品无损检测工程研究中心

基金: 贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7174号),贵州省科技计划(黔科合基础[2019]1010号),贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017),贵阳市财政支持贵阳学院学科与硕士点建设项目(SY-2019),贵州省教育厅自然科学研究项目([2013]199号)

分类号: TP391.41;TS255.7

页码: 1372-1378

总页数: 7

文件大小: 2545K

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