光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕

光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕

论文摘要

为了实现基于光纤光谱技术结合模式识别无损检测苹果表面疤痕,利用光纤光谱采集系统采集了完好无损和表面有疤痕苹果的光谱数据,采用标准正态变换(SNV)和1阶导数对原始光谱数据进行预处理;利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维,以提取能反映苹果表面疤痕的特征光谱;利用k最近邻(KNN)模式识别方法和偏最小二乘判别分析方法,建立了苹果表面疤痕的识别模型。结果表明,采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前8个主成分作为样本集特征光谱数据,很好地实现了光谱数据的降维;利用1阶导数+KNN识别模型对校正集以及SNV+KNN识别模型对预测集中正常果和疤痕果的正确率识别均高达96. 0%。验证了基于光纤光谱技术结合模式识别方法无损检测苹果表面疤痕的可行性。

论文目录

  • 引言
  • 1 材料与方法
  •   1.1 材料
  •   1.2 光谱采集系统
  •   1.3 光谱数据的预处理
  •   1.4 建模方法
  •   1.5 数据分析
  • 2 结果与分析
  •   2.1 苹果样本的光谱反射率
  •   2.2 光谱预处理
  •   2.3 主成分分析
  •   2.4 苹果表面疤痕的识别结果
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孟庆龙,张艳,尚静

    关键词: 光纤光学,无损检测,模式识别,苹果疤痕

    来源: 激光技术 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 化学,轻工业手工业

    单位: 贵阳学院食品与制药工程学院,贵阳学院农产品无损检测工程研究中心

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61505036),贵州省普通高等学校工程研究中心资助项目(黔教合KY字[2016]017),贵州省教育厅青年科技人才成长基金资助项目(黔教合KY字[2018]290),贵阳市科学技术局-贵阳学院科技专项资金资助项目(GYU-KYZ[2019~2020]PT05-02)

    分类号: O657.3;TS255.7

    页码: 86-90

    总页数: 5

    文件大小: 297K

    下载量: 145

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