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基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测
引用本文:周 竹,李小昱,陶海龙,高海龙.基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测[J].农业工程学报,2012,28(21):221-228.
作者姓名:周 竹  李小昱  陶海龙  高海龙
作者单位:1. 华中农业大学工学院,武汉430070
2. 浙江农林大学信息工程学院,临安 311300
基金项目:国家自然科学基金项目(61275156)和湖北省自然科学基金重点项目(2011CDA033)
摘    要: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。

关 键 词:主成分分析  无损检测  图像处理  高光谱图像  波段比  均匀二次差分  马铃薯
收稿时间:5/9/2012 12:00:00 AM
修稿时间:2012/10/19 0:00:00

Detection of potato external defects based onhyperspectral imaging technology
Zhou Zhu,Li Xiaoyu,Tao Hailong and Gao Hailong.Detection of potato external defects based onhyperspectral imaging technology[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2012,28(21):221-228.
Authors:Zhou Zhu  Li Xiaoyu  Tao Hailong and Gao Hailong
Affiliation:1 (1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. School of Information Engineering, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin’an 311300, China)
Abstract:
Keywords:principal component analysis  nondestructive testing  image processing  hyperspectral imaging  band ratio  symmetrical second difference algorithm  potato
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