領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為提供蘋果病害在線、快速、無損檢測的理論依據(jù)，采用高光譜成像技術(shù)進行了北方大面積種植的寒富蘋果病害無損檢測研究。寒富蘋果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。為選擇較少的有效波長而利于在線快速檢測，首先采集高光譜蘋果圖像，分割出感興趣區(qū)域并提取光譜信息，然后采用連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）從全波長（500～970 nm）中提取了10 個特征波長SPA1（502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967 nm），再對這10 個特征波長采用連續(xù)投影算法提取3 個特征波長SPA2（681、867 nm和942 nm）。最后利用全波長光譜信息、SPA1提取的10 個特征波長的光譜信息和SPA2提取的3 個特征波長的光譜信息作為輸入矢量采用線性判別分析、支持向量機和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP artificial neuralnetwork，BPANN）模型進行蘋果病害的檢測。通過對檢測結(jié)果分析，最終選擇SPA2-BPANN為最佳檢測方法，訓(xùn)練集檢測率達100%，驗證集檢測率達100%。結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)可以有效對蘋果病害進行檢測，所獲得的特征波長可為開發(fā)多光譜成像的蘋果品質(zhì)檢測和分級系統(tǒng)提供參考。
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