隨著科技的發(fā)展,高光譜相機(jī)在許多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用。其中,它在農(nóng)產(chǎn)品檢測,尤其是馬鈴薯品質(zhì)鑒定中,發(fā)揮了重要作用。本文主要探討了高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中的應(yīng)用。一、高光譜相機(jī)簡介高光譜相機(jī)是一種結(jié)合了光學(xué)、機(jī)械、電子和計算機(jī)技術(shù)的精密儀器,能夠獲取物體反射光譜信息,從而提供比傳統(tǒng)圖像更豐富的....
隨著科技的發(fā)展,高光譜相機(jī)在許多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用。其中,它在農(nóng)產(chǎn)品檢測,尤其是馬鈴薯品質(zhì)鑒定中,發(fā)揮了重要作用。本文主要探討了高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中的應(yīng)用。
一、高光譜相機(jī)簡介
高光譜相機(jī)是一種結(jié)合了光學(xué)、機(jī)械、電子和計算機(jī)技術(shù)的精密儀器,能夠獲取物體反射光譜信息,從而提供比傳統(tǒng)圖像更豐富的信息。它具有高分辨率、高靈敏度、高抗干擾能力等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。
二、綠皮馬鈴薯檢測的意義
綠皮馬鈴薯因其含有大量的生物堿,如龍葵堿,而呈現(xiàn)出綠色。這種綠色覆蓋了大部分馬鈴薯表面,使得傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確檢測其內(nèi)部品質(zhì)。同時,過量的生物堿會對人體健康造成影響,因此,對綠皮馬鈴薯進(jìn)行無損檢測顯得尤為重要。
三、高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中的應(yīng)用
本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī),可采用廣州保來發(fā)賽斯拜克產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。
研究分別采用半透射與反射高光譜成像技術(shù)進(jìn)行比較分析,并確定不同高光譜成像方式下的模型識別精度。采集馬鈴薯樣本任意放置姿態(tài)下的半透射高光譜和反射高光譜圖像,分別建立基于圖像信息與光譜信息的檢測模型,比較不同模型識別率。進(jìn)一步建立圖像和光譜融合或不同成像方式融合模型提高模型性能,最終確定最優(yōu)模型。
? ? ?(1)比較了不同高光譜成像方式的圖像信息識別模型的精度。采用半透射圖像信息建立的等距映射結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高僅達(dá)到78.67%;采用反射圖像信息建立的最大方差展開結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高僅達(dá)到77. 33%。結(jié)果表明,采用單一圖像信息對輕微綠皮馬鈴薯檢測的精度不高。
? ? ?(2)比較了不同高光譜成像方式的光譜信息識別模型的精度。采用半透射光譜信息建立的局部切空間排列結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高為93.33%;采用反射光譜信息建立的局部切空間排列結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高為90. 67%。結(jié)果表明,采用單一光譜信息對輕微綠皮馬鈴薯檢測是可行的,但識別率有待進(jìn)一步提高。
? ? ?(3)比較了3種多源信息融合方式對識別精度的影響。半透射圖像和半透射光譜、反射圖像和反射光譜、半透射光譜和反射光譜3種融合模型精度較單一圖像或者光譜模型均有提高,且半透射光譜和反射光譜的深度信念網(wǎng)絡(luò)融合模型最優(yōu),對校正集和測試集識別率均達(dá)到100%。結(jié)果表明,半透射光譜和反射光譜的融合模型可實現(xiàn)輕微綠皮馬鈴薯的無損檢測。
高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它能夠獲取馬鈴薯的反射光譜信息,根據(jù)這些信息,我們可以推測出馬鈴薯內(nèi)部的生物堿含量。例如,某個特定的光譜波段可以與生物堿含量建立相關(guān)性,這樣我們就可以通過分析這個波段的光譜信息,來預(yù)測生物堿的含量。
此外,高光譜相機(jī)還可以獲取馬鈴薯表面的圖像,通過對這些圖像的處理和分析,我們可以得到馬鈴薯的大小、形狀、顏色等外觀特征。這些信息對于判斷馬鈴薯的品質(zhì)也有重要的參考價值。
四、結(jié)論
高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中具有顯著的優(yōu)勢。它不僅可以無損地檢測出馬鈴薯的內(nèi)部品質(zhì),還可以分析馬鈴薯的外觀特征。這大大提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率,對于保障食品安全和提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平具有重要意義。
然而,如何更有效地提取和分析高光譜數(shù)據(jù),以及如何將高光譜數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)相結(jié)合,以獲得更準(zhǔn)確的品質(zhì)信息,仍然是未來研究的重要方向。我們期待著更多的科研工作者在這個領(lǐng)域進(jìn)行深入的研究,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來更多的福音。
高光譜相機(jī)在綠皮馬鈴薯檢測中具有巨大的應(yīng)用潛力,值得我們進(jìn)一步探索和挖掘。
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