基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取

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。     

基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡

为了研究从带有不同缺陷的柑橘类水果中快速识别出溃疡果的有效方法,基于高光谱成像技术,该文提出特征波段主成分分析法及波段比算法。以脐橙为研究对象,选取包括溃疡在内常见的10类脐橙果皮缺陷果及正常果。首先,提取并分析11类果皮感兴趣区域（ROI）光谱曲线并结合主成分分析法确定5个最佳波段（630、685、720、810和 875 nm）;然后基于特征波段做主成分分析,选取第5主成分（PC-5）作为分类识别图像,识别率达到80%。为了进一步提高溃疡识别率,该文又提出采用特征波段主成分分析法与波段比算法相结合的方法,基于此算法溃疡正确识别率提高到95.4%。试验结果表明,基于高光谱成像技术可以有效地对带有溃疡病斑的脐橙分类识别。     

基于高光谱成像的苹果虫伤缺陷与果梗/花萼识别方法

为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷,该文利用高光谱成像技术,首先选取正常果和虫伤果各80个,提取并分析了苹果表面感兴趣区域(虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域)的光谱曲线,结合824 nm波长特征图像的阈值分割和主成分分析,对获得的第一主成分图像提取160×120像素大小的感兴趣区域。然后提取感兴趣区域的能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征,融合646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征,采用支持向量机对苹果虫伤区域和正常区域、果梗/花萼区域进行识别。试验结果表明:选取160×120像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对正常果、果梗/花萼果与虫伤果的识别效果最好,总体识别率为97.8%。该研究为苹果质量等级在线评判提供理论依据。     

基于高光谱成像技术的灵武长枣缺陷识别

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。     

基于高光谱成像技术的马铃薯外部缺陷检测

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。     

高光谱成像技术和主成分分析识别玉米籽粒的胚

摘要：为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900 nm的高光谱反射图像。主成分分析（PCA）方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光（VIS）区域的3个有效波长510、555和575 nm获得的主成分（PC）图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

基于高光谱图像和遗传优化神经网络的茶叶病斑识别

为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。     

基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法

由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明：该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。     

波段比算法结合高光谱图像技术检测柑橘果锈

为克服柑橘表面不平整导致光线反射不均匀的影响,研究提出了波段比算法,使高光谱图像技术能够快速有效地检测柑橘果锈。首先根据Sheffield指数（SI）确定最佳波段（625 nm和717 nm）,经比值变换后得到第一幅比值图像;然后选取特征波长625 nm的邻近波段（621 nm）,与其比值变换后得到第二幅比值图像,提取轮廓,构建掩膜以消除第一幅比值图像的背景噪声,最后进行阈值分割和数字形态学运算,完成果锈区域的特征检测。试验结果表明,基于波段比算法的高光谱图像技术可有效检测柑橘果锈,检测率达到92%。研究表明波段比算法在高光谱图像技术快速无损地检测柑橘果锈中,能够有效地降低光照反射不均匀的影响,增强谱间差异,提高检测的精度。     

基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测

高光谱图像包含丰富的光谱与图像信息,该文基于此试图构建生菜氮素检测模型。利用高光谱图像采集系统获取可见-近红外(390~1 050 nm)范围内的生菜叶片高光谱图像,同时利用凯氏定氮法获取对应叶片的氮素值。将光谱反射值较大波长图像与反射值较小波长图像相除并用阈值化法构建掩膜图像,获取感兴趣区域(ROI,region of interest)。由于高光谱数据量大、且数据间冗余性强,因此如何有效的提取一些特征波长十分重要。该文采用主成分分析(PCA,principal component analysis)对原始高光谱图像进行处理,根据前3个主成分图像(PC1、PC2、PC3)在全波长下的权重系数分布图选出662.9、711.7、735.0、934.6 nm 4个特征波长及对应的光谱特征,并且分别提取4个特征波长图像、主成分图像PC1、PC2、PC3在ROI下的基于灰度共生矩阵的纹理特征,最后利用支持向量机回归(SVR,support vector machine regression)分别建立生菜叶片基于特征波长光谱特征、特征波长图像与主成分图像的纹理特征及光谱纹理融合特征与对应氮素值之间的关系模型。结果表明,在校正性能指标决定系数R2C上,基于光谱特征+特征波长图像纹理特征的模型较好,R2C=0.996,校正集均方根误差RMSEC为0.034;在预测性能指标决定系数R2P上,基于光谱特征的模型较好,R2P=0.86,预测集均方根误差RMSEP为0.22。该研究结果可为农作物氮素的快速、无损检测提供一定的参考价值。     

Bruise detection in Pacific pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha) by visible and short-wavelength near-infrared (SW-NIR) spectroscopy (600-1100 nm)

Visible and short-wavelength near-infrared (SW-NIR) spectroscopy (600-1100 nm) was used to detect bruises in intact, whole Pacific pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha). The measurements were performed noninvasively through the skin and scales in the diffuse reflectance mode. Digital images of bruised and nonbruised regions of fish were captured after the fish samples were filleted. Image analysis was conducted using Adobe Photoshop 7.0 with relative gray values used as reference values in a partial least-squares (PLS) model. A PLS cross-validation model using six latent variables yielded a standard error of prediction (SEP = 0.05%, R = 0.83). Approximately 84% of all nonbruised spectra were correctly classified, whereas approximately 81% of all bruised spectra were correctly classified. These results suggest that visible and SW-NIR could be used to control the bruise defect of fish products during processing, thereby improving product consistency and quality.     

“嘎拉”苹果跌落损伤脆值及损伤边界研究(英)

对于果实产品,通常其作业、运输过程中的主要机械破坏形式为跌落冲击引起的产品局部损伤,而非直接发生破裂.作为传统跌落冲击脆值与破损边界理论的延伸,提出了跌落损伤脆值与跌落损伤边界的新概念以及相应的工程定义.考虑到传统产品脆值与破损边界曲线试验方法的局限性,提出了测定获取果实跌落冲击损伤脆值与跌落损伤边界曲线的技术过程与方法.以嘎拉苹果为研究对象,设计多组不同高度对嘎拉苹果进行自由跌落刚性冲击试验.在测试获得冲击力一时间数据的基础上,通过理论分析计算,得到加速度一时间、变形量一时间等动态关系曲线,获得了嘎拉苹果跌落损伤脆值;构造了嘎拉苹果跌落损伤边界曲线.结果表明,跌落损伤边界曲线与传统产品跌落破损边界曲线存在较大差异.对应果实产品,即使速度很小,只要产品瞬时加速度达到一定值,也将产生冲击损伤:对应不同的损伤率,构造了相应多条损伤边界曲线.提出的概念及研究结果为控制果实类产品的跌落损伤、合理地进行缓冲包装设计提供了新的理论基础.     

连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长

运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。     

高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法

利用高光谱图像技术研究了诊断温室黄瓜病害的方法,以提高诊断的准确性和效率。试验以黄瓜霜霉病、白粉病为研究对象,利用高光谱图像采集系统获取黄瓜病叶的高光谱图像数据,在450～900 nm范围内的高光谱图像数据中,选出特征波长下的图像;然后,对该图像进行去除噪声的滤波处理,并提取黄瓜病叶的色度矩纹理特征向量;最后采用支持向量机分类方法对黄瓜病害进行诊断。研究结果表明,采用高光谱图像新技术与线性核函数对黄瓜霜霉病、白粉病的正确诊断率达100%,采用高光谱图像技术可以实现对温室黄瓜病害进行快速、精确的分类诊断。     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

Detection of Sprouted and Midge‐Damaged Wheat Kernels Using Near‐Infrared Hyperspectral Imaging

Sprout damage which results in poor breadmaking quality due to enzymatic activity of α‐amylase is one of the important grading factors of wheat in Canada. Potential of near‐infrared (NIR) hyperspectral imaging was investigated to detect sprouting of wheat kernels. Artificially sprouted, midge‐damaged, and healthy wheat kernels were scanned using NIR hyperspectral imaging system in the range of 1000–1600 nm at 60 evenly distributed wavelengths. Multivariate image analysis (MVI) technique based on principal components analysis (PCA) was applied to reduce the dimensionality of the hyperspectral data. Three wavelengths 1101.7, 1132.2, and 1305.1 nm were identified as significant and used in analysis. Statistical discriminant classifiers (linear, quadratic, and Mahalanobis) were used to classify sprouted, midge‐damaged, and healthy wheat kernels. The discriminant classifiers gave maximum accuracy of 98.3 and 100% for classifying healthy and damaged kernels, respectively.     

高光谱特征辨别潴育型麻沙泥田和潮沙泥田水稻土

为了快速识别和划分不同类型水稻土,该研究以江西省兴国县潴育型麻沙泥田和潴育型潮沙泥田为研究对象,以样点方差分析为基础,采用光谱重采样处理、包络线去除处理及光谱一阶微分变换3种光谱分析方法,提取有效的光谱吸收特征参数(spectral absorption feature parameter,SAFP),分析得出两土种有效光谱特征。结果表明:识别潴育型水稻土最有效的是波谷波长位置的共性参数,而区分两土种最有效的是波峰宽度、波谷宽度及波谷倾斜角特性参数。重采样光谱特征参数分析中最有效的是波峰宽度:麻沙泥田的波峰宽度为58 nm,而潮沙泥田为27 nm,麻沙泥田波形起点高,下滑速度比潮沙泥田更快,吸收宽度大;去包络线算法提取光谱吸收特征参数发现,辨别麻沙泥田与潮沙泥田最有效的是波谷宽度,前者在波长482 nm处波谷宽度为26 nm,后者在波长484 nm处波谷宽度为178 nm,潮沙泥田波谷宽度大了将近6倍,而且麻沙泥田波谷倾斜角比潮沙泥田更大,麻沙泥田趋于突变型,而潮沙泥田趋于平缓型;光谱一阶微分方法提取特征参数中区分两土种最有效的是波谷倾斜角:麻沙泥田与潮沙泥田在波段471 nm处分别为-0.00573°和0.00573°,前者相邻波谷走向为负向坡,而后者为正向坡。研究可为高光谱技术辨别不同水稻土类型提供参考。     

基于图像和光谱信息融合的红茶萎凋程度量化判别

为了实现对红茶萎凋程度量化判别,该研究提出了一种将图像和光谱信息融合后分别与线性判别分析法和偏最小二乘法结合的技术,进行工夫红茶萎凋程度定性判别及儿茶素与氨基酸比值定量预测研究。通过对图像进行主成分分析,筛选出5个特征波长和对应的光谱特征值,基于灰度共生矩阵提取5个特征波长图像的纹理特征值,并采用连续投影算法优选出14个纹理特征值,然后分别以光谱和纹理特征值融合数据建立红茶萎凋程度的线性判别模型和儿茶素与氨基酸比值的偏最小二乘预测模型。结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对工夫红茶萎凋程度判别准确率达到94.64%,儿茶素与氨基酸比值预测相关系数为0.8765,预测均方根误差为0.434,预测结果较好。证明应用这两种方法能实现对红茶萎凋程度量化判别。