利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤

提出了利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤的方法.试验以苹果为研究对象,利用500～900 nm范围内的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像,然后设计不均匀二次差分消除了苹果图像亮度分布不均匀的影响,最后通过合适的数字图像处理方法提取苹果的轻微损伤.试验结果表明,高光谱图像技术对苹果轻微损伤的检测正确率达到88.57%.     

利用高光谱成像技术和多变量校正方法检测苹果的硬度（英）

高光谱图像集图像信息与光谱信息于一身,应用于农产品品质无损检测领域。该研究尝试利用高光谱图像技术结合多变量校正方法检测苹果硬度的可行性。试验通过获取的高光谱图像中提取有效的光谱信息来建立预测苹果硬度的预测模型。在建立模型过程中,偏最小二乘（PLS）和支持向量回归（SVR）两种多变量校正方法被比较,结果表明在785.11～872.45 nm范围内,SVR模型的性能优于PLS模型,模型对硬度预测结果的相关系数为0.6808。试验结果表明高光谱图像技术可以被用来检测苹果的硬度。     

基于近红外光谱和机器视觉的多信息融合技术评判茶叶品质

首次提出利用近红外光谱和机器视觉的多传感信息融合技术评判茶叶品质.试验以4个等级的炒青绿茶为试验对象,对获取的图像特征信息和光谱特征信息,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入.利用BP神经网络方法建立茶叶综合品质评判模型.在模型的建立过程中,对各个信息的主成分因子数进行了优化.从试验的结果看,在图像信息主成分因子数等于6,光谱信息主成分因子数等于3时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为99%,预测时的识别率为89%.研究结果表明基于近红外光谱和机器视觉技术的多传感信息融合技术评判茶叶综合品质的方法是可行的,评判结果的准确性和稳定性都较单个信息模型有所提高.