基于透射和反射高光譜成像技術(shù)的馬鈴薯缺陷檢測(cè)方法研究.pdf

1、馬鈴薯作為世界上重要的農(nóng)作物之一，具有良好的工業(yè)、食用及藥用價(jià)值。馬鈴薯的品質(zhì)尤其是缺陷將直接影響其經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)馬鈴薯缺陷進(jìn)行檢測(cè)研究有助于提高其商品價(jià)值。在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，馬鈴薯的缺陷程度、缺陷放置方向、檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)和數(shù)據(jù)處理方法均會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成很大影響，因此，研究檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，確定物料多因素及不同數(shù)據(jù)處理方法對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，進(jìn)而建立馬鈴薯內(nèi)外部缺陷無(wú)損檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)，以適應(yīng)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)的需求，具有重要的

2、科學(xué)意義和良好的應(yīng)用前景。
　　該文以產(chǎn)于中國(guó)陜西省的克新1號(hào)馬鈴薯為研究對(duì)象，搭建了透射高光譜圖像采集系統(tǒng)，并綜合運(yùn)用了透射高光譜成像技術(shù)、反射高光譜成像技術(shù)、圖像分析技術(shù)、光譜分析技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)等研究了馬鈴薯內(nèi)部黑心病尤其是輕度黑心病馬鈴薯的定性識(shí)別方法及任意放置馬鈴薯外部損傷的定性識(shí)別方法。首先對(duì)所搭建的透射和反射高光譜圖像采集系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行研究，確定了透射和反射高光譜圖像采集的關(guān)鍵參數(shù);比較了透射和反射高光譜成像技術(shù)

3、對(duì)馬鈴薯黑心病的檢測(cè)準(zhǔn)確率，確定了采用透射高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)馬鈴薯輕度黑心病的檢測(cè);采用透射和反射高光譜成像技術(shù)對(duì)任意放置的馬鈴薯外部損傷進(jìn)行檢測(cè)，比較了反射圖像、反射光譜、透射光譜對(duì)馬鈴薯?yè)p傷識(shí)別的準(zhǔn)確率，確定了任意放置的馬鈴薯外部損傷識(shí)別最優(yōu)模型。
　　研究結(jié)果如下:
　　1)搭建了透射和反射高光譜圖像采集平臺(tái)，并對(duì)透射、反射高光譜圖像采集的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行研究。
　　確定了反射高光譜成像系統(tǒng)的光源為環(huán)形布置，最佳

4、圖像采集速度為2mm/s。試驗(yàn)對(duì)反射高光譜圖像的邊緣強(qiáng)度、梯度、圖像信息熵、標(biāo)準(zhǔn)差及光譜的扭曲程度和相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明，應(yīng)用環(huán)形光源所采集的反射高光譜圖像較優(yōu);對(duì)棋盤紙反射高光譜圖像進(jìn)行理論分析并結(jié)合試驗(yàn)研究，確定圖像采集速度為2mm/s;
　　確定了透射高光譜成像系統(tǒng)的光源為3個(gè)50w鹵素?zé)?，最佳圖像采集速度為2mm/s。試驗(yàn)分別采用3個(gè)強(qiáng)度為20W、50W、100W的環(huán)形鹵素?zé)暨M(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)三種強(qiáng)度下透射高光譜圖像的光譜

5、透射率進(jìn)行分析，確定3個(gè)50W的鹵素?zé)糇顑?yōu);對(duì)棋盤紙透射高光譜圖像進(jìn)行理論分析并結(jié)合試驗(yàn)研究，確定圖像采集速度為2mm/s。
　　2)確定了反射高光譜圖像光譜維數(shù)據(jù)的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法為去趨勢(shì)變換，最優(yōu)建模方法為偏最小二乘判別分析，模型總體識(shí)別準(zhǔn)確率為89.47％，其中對(duì)黑心樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為84.38％，對(duì)正常樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為96.00％。
　　3)確定了透射高光譜圖像光譜維數(shù)據(jù)的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正，最

6、優(yōu)的建模方法為偏最小二乘判別分析，模型總體識(shí)別準(zhǔn)確率為96.49％，其中對(duì)黑心樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為97.30％，對(duì)正常樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為95.00％。
　　4)比較了透射和反射高光譜成像技術(shù)對(duì)馬鈴薯黑心病檢測(cè)的準(zhǔn)確率，確定透射高光譜成像技術(shù)較優(yōu)。
　　5)研究基于透射高光譜成像技術(shù)的馬鈴薯黑心病檢測(cè)模型優(yōu)化方法，確定了采用CARS-SPA變量選擇方法最優(yōu)。采用蒙特卡洛無(wú)信息變量消除法（MC-UVE）、隨機(jī)蛙跳算法(SFLA)、

7、子窗口排列分析(SPA)、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣算法(CARS)及CARS-SPA等變量選擇方法對(duì)透射光譜進(jìn)行變量選擇。結(jié)果表明，采用CARS-SPA變量選擇方法較好，應(yīng)用該算法選擇5個(gè)變量建立了馬鈴薯黑心病PLS-DA模型，模型總體識(shí)別準(zhǔn)確率為96.49％，其中對(duì)黑心樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為97.30％，對(duì)正常樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為95.00％。
　　6)研究基于反射高光譜圖像維的任意放置馬鈴薯外部損傷檢測(cè)方法。應(yīng)用獨(dú)立成分(IC)分析提

8、取反射高光譜圖像的特征，以此特征對(duì)反射圖像進(jìn)行二次IC分析，建立了基于反射圖像的馬鈴薯?yè)p傷識(shí)別模型。結(jié)果表明，損傷不同放置方向?qū)ψR(shí)別準(zhǔn)確率影響很大，損傷正對(duì)相機(jī)識(shí)別準(zhǔn)確率最高，其中機(jī)械損傷的識(shí)別準(zhǔn)確率為90.91％，碰傷的識(shí)別準(zhǔn)確率為93.10％，正常樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.00％。
　　7)研究基于反射高光譜圖像光譜維的任意放置馬鈴薯外部損傷檢測(cè)方法。應(yīng)用IC分析提取反射高光譜圖像的特征，以此特征對(duì)反射光譜進(jìn)行變量選擇，建立了基

9、于反射光譜的馬鈴薯?yè)p傷識(shí)別模型。結(jié)果表明，模型對(duì)碰傷識(shí)別準(zhǔn)確率較高，碰傷部位正對(duì)相機(jī)放置時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率最高為96.55％，背對(duì)相機(jī)放置時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率為94.83％，側(cè)對(duì)相機(jī)放置時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率為91.38％;但是模型對(duì)馬鈴薯機(jī)械損傷識(shí)別準(zhǔn)確率較低，最高僅為78.18％。
　　8)確定了基于透射高光譜圖像光譜維的任意放置馬鈴薯外部損傷檢測(cè)方法。應(yīng)用IC分析提取透射高光譜圖像的特征，以此特征對(duì)透射光譜進(jìn)行變量選擇，建立了基于透射光譜的馬鈴薯?yè)p

10、傷識(shí)別模型。結(jié)果表明，模型對(duì)損傷識(shí)別準(zhǔn)確率較高，碰傷三個(gè)放置方向中，識(shí)別準(zhǔn)確率均為100％，機(jī)械損傷正對(duì)、背對(duì)相機(jī)的識(shí)別準(zhǔn)確率均為100％，側(cè)對(duì)相機(jī)的識(shí)別準(zhǔn)確率為98.18％。
　　9)確定了基于透射高光譜圖像光譜維的損傷識(shí)別模型優(yōu)化方法。應(yīng)用子窗口排列分析算法(SPA)對(duì)透射光譜做進(jìn)一步選擇，確定采用3個(gè)光譜變量建立任意放置馬鈴薯?yè)p傷識(shí)別的PLS-DA模型，模型對(duì)損傷的總體識(shí)別準(zhǔn)確率為97.39％。結(jié)果表明，基于透射高光譜成像技