領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
針對(duì)霉變核桃檢測(cè)難、效率低的問(wèn)題，提出一種融合X射線和視覺(jué)圖像的霉變核桃無(wú)損檢測(cè)方法，以準(zhǔn)確判別核桃內(nèi)外皆霉變、內(nèi)霉外正常、內(nèi)正常外霉變和內(nèi)外皆正常4 類情況。首先采用灰度共生矩陣提取X射線和視覺(jué)圖像的紋理特征，并在不同顏色空間下分別計(jì)算視覺(jué)圖像的一階矩和二階矩，以全面捕捉核桃內(nèi)外部霉變特征，從而構(gòu)建原始霉變核桃特征集。隨后，基于競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)算法和連續(xù)投影算法對(duì)提取的特征進(jìn)行優(yōu)選，構(gòu)建對(duì)不同霉變情況敏感的核桃特征集。在此基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建極限學(xué)習(xí)機(jī)和K-最近鄰霉變核桃分類模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同特征集下分類模型的性能，驗(yàn)證了融合X射線和視覺(jué)圖像特征檢測(cè)霉變核桃的可行性。結(jié)果表明，使用連續(xù)投影算法優(yōu)選特征集構(gòu)建的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型性能最優(yōu)，測(cè)試集準(zhǔn)確率、召回率、模型精確率和召回率的調(diào)和平均值（F1）分別達(dá)到90.32%、92.58%和91.29%，平均特異性和Kappa系數(shù)分別達(dá)到97.02%和88.44%，對(duì)多數(shù)類和少數(shù)類的霉變核桃均有較高的判別能力。本研究可為核桃內(nèi)外部霉變情況的綜合、準(zhǔn)備識(shí)別以及在線無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)提供理論參考。
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