基于图像增强的高湿度环境下野生二粒小麦籽粒硬度检测方法

论文摘要

为有效检测高湿度环境下谷类籽粒硬度,以某谷类食品加工厂生产的野生二粒小麦为试验对象,采用高光谱图像成像系统获取野生二粒小麦高光谱图像,通过基于匹配思想的自适应消噪方法(PLS)去除野生二粒小麦高光谱图像的带状噪声,增强高湿度环境下野生二粒小麦高光谱图像质量,在此基础上,将野生二粒小麦光谱数据的平均值作为光谱数据,构建高湿度环境下野生二粒小麦籽粒硬度预测模型,实现对高湿度环境下谷类籽粒硬度的准确检测。仿真试验结果表明,当加工环境湿度为55%时,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度值平均结果为1745 g,与标准红外检测方法得到的结果差值仅有3 g;当环境湿度提高到75%时,本文方法检测结果为1712 g,与标准红外检测方法相差42 g,本文方法检测野生二粒小麦籽粒硬度结果精度高,优于声振频带幅值特性法,是一种高精度的高湿度环境谷类籽粒硬度检测方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘定操

关键词: 图像增强,高湿度环境,谷类籽粒,硬度检测,高光谱

来源: 现代食品科技 2019年11期

年度: 2019

分类: 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: 河南经贸职业学院计算机工程学院

基金: 河南科技厅科技攻关项目(182102210572)

分类号: TP391.41;TS210.1

DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2019.11.040

页码: 293-299

总页数: 7

文件大小: 1590K

下载量: 73

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