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基于高光譜成像技術的甘薯損傷檢測與分析
瀏覽次數:708發布日期:2023-02-23
甘薯是世界上一種重要的作物,在我國的甘薯種植面積與產量均為世界前列。甘薯富含淀粉、多種維生素、膳食纖維、蛋白質以及鈣、磷、鐵等無機鹽,具有延緩人體衰老、提高免疫力、防癌等功能。然而甘薯的損傷問題是困擾著種植者與加工者的重要問題。甘薯的損傷主要包括凍傷與病害等,具有損傷的甘薯會逐漸氧化腐爛,且會逐漸感染其他健康甘薯,造成嚴重的經濟損失。利用高光譜成像技術將有缺陷的甘薯從健康甘薯中區分出來,可以預防甘薯之間的交叉感染,提高甘薯品質。
 
山東農業大學邵園園副教授團隊將龍薯九號甘薯作為研究對象,利用江蘇雙利合譜GaiaField-V10E便攜式高光譜成像系統對健康、凍傷和病害的甘薯樣本如圖1所示,進行采集高光譜圖像,實驗設備及采集流程如圖2所示,光譜曲線如圖3所示,
 

圖1 甘薯樣本圖

 

圖2 采集流程

 

圖3 甘薯的光譜曲線(原始光譜、SNV預處理后的光譜與平均光譜)

 

分別采用MC-UVE、RF和SPA方法提取特征波長,如圖4所示。基于這三種方法提取出的特征波長分別建立PLS-DA和LDA模型,均取得了較好的分類結果。其中RF-PLS-DA模型表現最好,總的判別準確率高達92.86%,健康、凍死、病害三類分別的判別準確率為97.14%,94.29%和87.14%。LDA分類模型的預測結果,以三維散點圖的形式呈現在圖5中。

 

從圖5可以看出在MCUVE-LDA模型中,凍傷地瓜和病害地瓜樣本還有一定的重疊,說明該模型對于區分凍傷和病害這兩類樣本效果并不是特別好。而另兩種模型的效果較好,其中SPA-LDA模型效果好,總的識別率高達*。
 

圖4 提取特征波長

 

圖5 LDA模型的三維散點圖(MCUVE-LDA模型,RF-LDA模型和SPA-LDA模型)

 

結果表明:利用高光譜成像技術可以鑒別凍傷甘薯和病害甘薯,為甘薯的存儲與加工提供了理論依據,為提升甘薯產業的經濟效益提供幫助。

 

第一作者簡介:
邵園園,工學博士,山東農業大學副教授,碩士生導師。
主要研究方向:1、農業機械設計,包括播種育苗移栽機械、免耕播種機械、秸稈后處理機械及蘋果、花生、甘薯收獲機械等。
2、機構運動與動力學優化仿真;精準農業、農產品檢測、圖像識別、高光譜圖像處理等。
 
參考文獻:Shao Y , Liu Y, Xuan G , et al. Detection and analysis of sweet potato defects based on hyperspectral imaging technology [J].Infrared Physics and Technology, 127(2022): 104403.

 

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