论文摘要
红提糖度是重要的内部品质衡量指标,传统的检测方法均为破坏性生化检测,本文基于高光谱成像技术,提出了一种基于高光谱信息融合的红提糖度含量无损检测方法。采集并提取260个红提样本的光谱信息和图像信息,对光谱信息分别利用SNV、S-G等光谱预处理方法建立PLSR模型,确定最好的光谱预处理方法,分别采用一次降维（GA、CARS、IRIV）算法和组合降维算法（CARS-SPA、IRIV-SPA、GA-SPA）共六种降维方法对光谱信息进行特征变量提取;获取灰度共生矩阵的图像纹理信息,结合图像的颜色信息（R、G、B、H、S、V、L、a、b）,组成19个图像特征参数,采用PCA算法对图像信息进行降维,分别建立基于降维处理后的光谱信息、图像信息以及两者融合的红提糖度线性预测模型PLSR、非线性预测模型LSSVM,并对比分析模型的优劣。结果表明,若只利用光谱信息建模,IRIV-SPA可有效地提取红提糖度光谱信息的特征波长,提高模型的预测性能;若只利用图像信息进行建模,模型的预测性能不好,PCA降维有效地提高了模型的预测性能,但提高的性能有限;将IRIV-SPA特征波段提取后的光谱和经PCA降维后的图像信息进行融合,分别建立PLSR和LSSVM模型,红提糖度的最优PLSR模型的校正集和预测集相关系数分别为0.943,0.941;红提糖度的最优LSSVM模型的校正集和预测集相关系数分别为0.954,0.952。LSSVM所建模型的效果好于PLSR所建模型,但模型的运算时间较长。两种模型的精度均比单方面基于光谱或图像信息的模型都有较大的提高,表明融合高光谱图像的光谱与图像信息不仅可以提高模型的运算速度、简化模型,同时有效地提高了红提糖度预测性能,为红提糖度的检测找到了一种新的方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高升,王巧华
关键词: 红提,高光谱成像,糖度,信息融合,无损检测
来源: 发光学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华中农业大学工学院,农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
基金: 国家自然科学基金(31871863),湖北省自然科学基金(2012FKB02910),湖北省研究与开发计划(2011BHB016)资助项目~~
分类号: TS255.7;TP391.41
页码: 1574-1584
总页数: 11
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