胡鹏程1,孙 晔1,吴海伦1,顾欣哲1,屠 康1,郑 剑2,潘磊庆1,*
HU Pengcheng1, SUN Ye1, WU Hailun1, GU Xinzhe1, TU Kang1, ZHENG Jian2, PAN Leiqing1,*
摘要:
为实现白萝卜异常品质糠心的无损检测,构建高光谱图像技术检测白萝卜糠心的检测系统。获取了光源透射、反射和半透射模式下白萝卜的高光谱图像信息,结合偏最小二乘分析(partial least squares discriminantanalysis,PLS-DA)、支持向量机(support vector machine,SVM)、人工神经网络(artificial neural network,ANN)3 种算法分别建立白萝卜糠心的识别模型。结果表明:3 种检测模式中,基于透射模式的高光谱图像系统检测准确率最高;3 种预测模型中,ANN模型优于PLS-DA和SVM模型。其中,基于透射模式的ANN模型,高光谱图像对萝卜糠心的检测总体准确率达94.3%,效果最好。因此,采用透射模式的高光谱图像技术对白萝卜糠心的检测是可行的。
中图分类号: