高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别

优质棉种是全面推广棉花精量播种技术的基础。采用近红外高光谱成像技术实现微破损棉种可视化识别,为棉种精选设备的研制奠定理论基础。以未破损和微破损两类棉种各540粒作为样本(其中405粒作为建模集,135粒棉种作为预测集),分批采集874~1 734 nm范围的样本高光谱图像,提取光谱数据并去除首尾两端明显噪声保留955~1 659 nm范围内光谱为棉种样本的光谱。首先使用Kennard-Stone(KS)算法进行样本划分,并通过平滑算法Savitsky-Golay(SG)对光谱进行预处理。采用二阶导数光谱(2nd spectra)方法、连续投影算法(SPA)和主成分载荷(PCA-loading)方法分别选取10,14和11个特征波长。基于全部光谱数据和特征波长建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型、K最邻近(KNN)模型和支持向量机(SVM)模型,SPA-PLS-DA模型取得了较好的结果,建模集和预测集的鉴别率分别为91.50％和90.33％。基于SPA-PLS-DA模型分别对未破损样本和微破损样本及其混合样本图像进行识别,取得了较好的识别结果,微破损棉种的识别率达90%以上。结果表明,结合近红外高光谱成像和图像处理技术,能够实现微破损棉种的可视化识别。     

应用高光谱成像技术鉴别绿茶品牌研究

应用高光谱成像技术,基于光谱主成分信息和图像信息的融合实现名优绿茶不同品牌的鉴别。首先采集6个品牌名优绿茶在380～1 023 nm波长范围的512幅光谱图像,然后提取并分析绿茶样本的可见近红外光谱响应特性,结合主成分分析法找到了最能体现这6类样本差异的2个特征波段(545和611 nm),并从这2个特征波段图像中分别提取12个灰度共生矩阵纹理特征参量包括中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关,最后融合这12个纹理特征和三个主成分特征变量得到名优绿茶品牌识别的特征信息,利用LS-SVM建立区分模型,预测集识别率达到了100%,同时采用ROC曲线的评估方法来评估分类模型。结果表明综合应用灰度共生矩阵变量和光谱主成分变量作为LS-SVM模型输入可实现对绿茶品牌的鉴别。     

高光谱成像的猕猴桃形状特征检测

猕猴桃形状特征是猕猴桃在产后分级处理过程的一项重要指标,不仅影响果实外观,也决定果实等级高低的划分。传统的形状分级方法大多采用人工分级,存在耗时长、效率低、重复性差且易受人为主观影响等问题。针对传统猕猴桃形状分级存在的问题,研究利用高光谱成像建立猕猴桃正常果和畸形果的分类检测方法。以成熟期的248个金魁猕猴桃(正常果107个,畸形果141个)作为研究样本,先利用可见-近红外高光谱成像系统采集猕猴桃样本的光谱数据,再采用主成分分析法对光谱数据进行降维,得到第一主成分图像。随后提取第一主成分图像的3个特征波长(682, 809和858 nm),并对其进行融合计算,生成新的光谱图像(融合图像)。然后利用四叉树分解算法对融合图像进行分割处理,并计算掩膜图像所对应的12组形状特征参数,结合偏最小二乘线性判别分析(PLS-LDA)、反向传播神经网络(BPNN)、最小二乘支持向量机(LSSVM)建立判别模型,对比分析,最终得到猕猴桃形状特征的最佳分类模型。结果表明,所建立的三种分类模型中, BPNN和LSSVM模型的分类效果较好,总体分类准确率均在95%以上; PLS-LDA的效果略差,训练集和测试集的总体准确率分别为80.12%和76.83%。其中BPNN模型训练集和测试集的总体分类准确率分别为98.19%和97.56%,总体误判个数分别为3和2,而LSSVM模型的总体准确率分别为97.59%和95.12%,总体误判个数分别为4和4。对猕猴桃正常果的检测,三种模型的分类效果分别为:LSSVM最好、 BPNN其次、 PLS-LDA最差。对猕猴桃畸形果的检测,三种模型的分类效果分别为:BPNN最优、 LSSVM其次, PLS-LDA效果最差。因此,猕猴桃形状特征的最佳分类模型是BPNN模型。试验结果说明,可利用高光谱成像对猕猴桃形状特征进行分类判别。为猕猴桃形状特征的快速、准确无损检测研究提供了理论支持。     

高光谱技术融合图像信息的牛肉品种识别方法研究

高光谱图像包含了大量的光谱信息和图像信息,采用高光谱成像技术对牛肉品种进行识别。获取可见-近红外(400~1000 nm)光谱范围内的安格斯牛、利木赞牛、秦川牛、西门塔尔牛、荷斯坦奶牛五个品种共252个牛肉样本的高光谱图像。在ENVI软件中对高光谱图像进行阈值分割并构建掩膜图像,获取样本的感兴趣区域(ROI),并结合伪彩色图对牛肉样本的反射率指数进行可视化表达;采用Kennard-Stone(KS)法对样本集进行划分以提高模型的预测性能;对原始光谱采用卷积平滑(SG)、区域归一化(Area normalize)、基线校正(Baseline)、一阶导数(FD)、标准正态变量变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等6种方法进行预处理;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长。然后利用颜色矩对不同牛肉样本的颜色特征进行提取;对原始光谱图像进行主成分分析,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法,提取主要纹理特征。最后结合偏最小二乘判别(PLS-DA)算法建立牛肉样本基于特征波长、颜色特征以及纹理特征的识别模型。KS法将牛肉样本划分为校正集190个,预测集62个;将未经预处理的光谱数据与经过6种不用预处理的光谱数据进行建模分析,结果发现经FD法处理后的光谱数据所建模型的识别率最高;结合CARS法对经FD法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,共提取出22个波长;利用颜色矩和GLCM算法分别提取出每个牛肉样本的9个颜色特征、48个纹理特征。将特征波长数据与颜色、纹理特征信息进行融合建模,结果表明,基于特征光谱+纹理特征的模型识别效果最佳,其校正集与预测集识别率分别为98.42%和93.55%,均高于特征光谱数据模型识别率,说明融合纹理特征后使样本分类信息的表达更加全面;融合颜色特征后模型的校正集识别率均有所增加,但预测集识别率稍逊,颜色特征虽携带了部分有效信息,但这些信息与牛肉样本的相关性不大。因此,寻找与牛肉样本相关性更大的颜色特征是提高模型识别率的重要途径之一。该研究结果为牛肉品种的快速无损识别提供了一定的参考。     

近地高光谱成像技术对黑豆品种无损鉴别

基于近地高光谱成像技术结合化学计量学方法,实现了黑豆品种的鉴别。实验以三种不同颜色豆芯的黑豆为研究对象,采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围的高光谱图像,提取高光谱图像中的样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析,建立黑豆品种的判别分析模型。共采集180个黑豆样本的180条平均光谱曲线。剔除明显噪声部分之后以440～943 nm范围光谱为黑豆样本的光谱,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)对光谱曲线进行预处理。分别以全部光谱数据、主成分分析(principal component analysis,PCA)提取的光谱特征信息、小波分析(wavelet transform,WT)提取的光谱特征信息建立了偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),簇类独立模式识别法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA),最邻近节点算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN),支持向量机(support vector machine,SVM), 极限学习机(extreme learning machine,ELM)等判别分析模型。以全谱的判别分析模型中,ELM模型效果最优;以PCA提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型也取得了最优的效果;以WT提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型结识别效果最好,建模集和预测集识别正确率达到100%。在所有的判别分析模型中,WT-ELM模型取得了最优的识别效果。实验结果表明以高光谱成像技术对黑豆品种进行无损鉴别是可行的,且WT用于提取光谱特征信息以及ELM模型用于判别黑豆品种能取得较好的效果。     

应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究

提出了应用光谱和纹理特征的高光谱成像技术早期检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取380～1 030 nm范围内71个染病和88个健康番茄叶片的高光谱图像,同时采用主成分分析法(PCA)对高光谱图像进行处理。选取染病和健康叶片感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值,同时分别从前8个主成分的每幅主成分图像的ROI中提取对比度(Contrast)、 相关性(Correlation)、 熵(Entropy)和同质性(Homogeneity)4个灰度共生矩阵的纹理特征值,再通过PCA和连续投影算法(SPA)结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)构建番茄叶片早疫病的早期鉴别模型。建立的6个模型中,采用光谱反射率值的LS-SVM模型对番茄叶片早疫病的识别率最高,达到100%。结果表明,应用高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的。     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。     

近红外光谱技术用于豆浆粉品牌与假冒豆浆粉的鉴别

采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法研究对不同品牌的豆浆粉以及假冒的豆浆粉鉴别的可行性。采集不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉在12 500～4 000 cm-1范围内光谱,并进行不同的预处理。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)对不同预处理的光谱进行建模比较,去趋势算法(De-trending)预处理光谱与多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)结合De-trending(MSC+De-trending)预处理光谱的PLS-DA模型预测集判别正确率最高, 均为100%。采用x-loading weights方法分别基于De-trending和MSC-De-trending预处理光谱选择了6个和7个特征波数,并以特征波数分别建立了线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和误差反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)的判别分析模型。结果表明,以所选出的不同的特征波数建立的BPNN判别分析模型取得了最佳的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。采用近红外光谱分析技术可以准确的判别豆浆粉品牌以及假冒豆浆粉产品。     

基于高光谱成像技术的菜青虫生命状态检测研究

采用近红外高光谱成像技术对菜青虫的存活与死亡状态进行了研究,通过提取菜青虫不同状态的光谱信息,建立判别分析模型。以不同预处理方法对所提取的951.5～1 649.2 nm光谱进行预处理,并建立偏最小二乘判别分析(partial least square-discriminant analysis, PLS-DA)模型对菜青虫的生死状态进行判别分析,判别正确率接近或达到100%。用移动平均(moving average,MA)5点平滑光谱分别采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)以及加权回归系数(weighted regression coefficient,B_w)分别选取了17和20个特征波长进行生与死状态的判别。基于特征波长建立了PLS-DA, K最邻近节点算法(K-nearest neighbor,KNN),BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)以及支持向量机(support vector machine,SVM)模型,判别正确率接近100%。结果表明采用近红外高光谱成像技术对菜青虫生命状态的研究是可行的,为作物虫害的快速诊断提供了新方法。     

基于NIR高光谱成像技术的长枣虫眼无损检测

为了研究快速识别虫眼枣与正常枣的有效方法,利用特征波长主成分分析法结合波段比算法进行虫眼枣识别。首先,利用NIR高光谱成像系统采集130个长枣(50个正常、80个虫眼枣)图像,提取并分析不同类型长枣特征区域的平均光谱曲线,对970~1 670 nm范围内的光谱数据进行主成分分析,确定7个特征波长(990,1 028,1 109,1 160,1 231,1 285,1 464 nm)。然后,对长枣图像做主成分分析,选择PC2图像进行虫眼识别,虫眼与正常枣的识别率分别为67.5%、100%。为了进一步提高虫眼枣的识别率,采用波段比(R1231/R1109)对未识别的虫眼枣进行再次识别,识别率提高到90%。结果表明,基于NIR高光谱成像技术的检测方法对虫眼枣识别是可行的,同时也为多光谱成像技术应用于在线检测长枣品质提供了理论依据。     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

基于近红外高光谱技术和特征波谱分析方法的竹类判别研究

竹叶含有丰富的功能性成分,具有良好的抗氧化、调节血脂、抗癌、保护心脑血管等功效,在食品和药品等领域具有较高的应用价值,但不同品种的竹叶其功能性成分差异较大。传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、纹理、竹枝分枝和竹竿高度等,效率低且错误率较高,因此,快速准确的区分不同品种的竹叶,是竹类资源开发和加工过程中的重要任务之一。采用近红外高光谱(900～1 700 nm)技术对我国不同产地的12种竹叶进行鉴别分析。用主成分分析(PCA)对竹叶进行聚类分析,应用主成分因子中X-loading(XL)和random frog(RF)算法进行特征波段的提取,分别得到6条(931,945,1 217,1 318,1 473和1 653 nm)和12条(1 052,1 140,1 163,1 177,1 180,1 193,1 230,1 241,1 477,1 483,1 629和1 649 nm)特征波段,并基于全波段(238条波长)及采用以上算法所得的特征波段建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)判别分析模型,其识别率分别为99.17%(全波段),95.83%(XL算法),95.83%(RF算法)。最后,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC curve)对LS-SVM模型的判别效果进行验证,结果表明,曲线下面积(AUC)均在0.98以上,说明近红外高光谱结合LS-SVM可以很好地实现竹类的鉴别分析,这为竹叶的食用和药用价值的开发利用提供理论参考。     

基于高光谱图像的即食海参新鲜度无损检测

新鲜度是即食海参加工品质调控和贮藏品质监控的关键指标。针对感官评定和现有理化检测无法满足即食海参产品大批量、标准化、工业化生产问题,提出了一种基于高光谱图像的即食海参新鲜度快速无损检测方法,通过图像主成分分析和波段比运算相结合,优选特征波长和图像;依据海参腐败机理,建立图像纹理特征与即食海参新鲜度等级间的关联模型,实现即食海参新鲜度无损、快速评价。首先针对高光谱图像巨大的数据量展开降维研究。根据即食海参体壁光谱吸收特性,以具有明显化学吸收特征的波长(474和985 nm)为分界点,获得包括全检测波段(400～1 000 nm)在内的六个待处理波段,通过分段图像主成分分析实现待测波段的优选,利用权重系数和波段比图像运算,最终将686和985 nm波段比图像确定为特征图像。面向特征图像的感兴趣区域(ROI),构建灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)、灰度梯度共生矩阵(gray-gradient co-occurrence matrix, GGCM)、改进的局部二元模式纹理描述子(local binary pattern,LBP),分别提取纹理参数作为输入,以挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen, TVB-N)检测为标准,建立经粒子群优化的BP 神经网络(back propagation,BP)即食海参新鲜度判别模型,新鲜度等级判别准确率分别为90%,95%和80%。结果表明,即食海参高光谱图像灰度梯度共生矩阵的纹理特征用于新鲜度判别效果较好。为即食海参新鲜度快速无损检测方法研究和仪器开发提供了理论基础和数据支持。     

高光谱图像和叶绿素含量的水稻纹枯病早期检测识别

基于高光谱成像技术和化学计量方法,实现了对水稻纹枯病病害的早期检测识别。以幼苗时期的水稻植株为研究对象,对其进行纹枯病病菌侵染,获得染病植株,采集358～1 021 nm波段范围的高光谱图像,三次实验共240个样本,包括染病植株120个样本和健康植株120个样本。根据高光谱图像的光谱维,对染病水稻叶片和健康水稻叶片提取感兴趣区域（ROI）,利用感兴趣区域的光谱数据,对其进行Savitzky-Golay（SG）平滑、Savitzky-Golay（SG）一阶求导、Savitzky-Golay（SG）二阶求导、变量标准化（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理,建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,结果表明：采用SG二阶求导预处理后的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,正确识别率在建模集达98.3%,在预测集达95%;利用载荷系数法（x-loading weights, x-LW）对原始光谱和5种预处理的光谱数据进行特征波长提取,然后根据选取的特征波长建立线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类模型,其中采用SG二阶求导预处理后提取的12个特征波长的线性判别分析（LDA）模型取得了较好的性能,其正确识别率在建模集达97.8%,在预测集达95%,而且基于载荷系数法建立的模型性能与全波段相当,可以通过载荷系数法减少数据量对水稻纹枯病病害进行识别;根据高光谱图像的图像维,研究了基于图像主成分分析、基于概率滤波和基于二阶概率滤波的图像特征提取方法,利用提取的特征变量建立反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机（SVM）分类模型,其中基于图像主成分分析的反向传播神经网络（BPNN）模型取得了较好的性能,建模集准确识别率达90.6%,预测集的准确识别率达83.3%;根据高光谱图像光谱维和图像维的最优模型,特将叶绿素含量作为建模的另一个特征,分别与光谱特征、图像特征组合,建立反向传播神经网络（BPNN）和线性判别分析（LDA）模型,提出基于光谱特征加叶绿素含量、图像特征加叶绿素含量和光谱、图像特征加叶绿素含量三种组合方式,其中,光谱特征和图像特征分别与叶绿素组合的方式比之前单独的光谱和图像特征建模性能都有所提升,而且三种组合方式中光谱特征加叶绿素含量的反向传播神经网络（BPNN）建模方式取得本研究所有建模方式中较优的性能,其准确识别率在建模集达100%,在预测集达96.7%。以上研究表明,基于高光谱图像和叶绿素含量对水稻纹枯病病害进行早期识别是可行的,为水稻病害的早期识别提供了一种新方法。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

高光谱成像技术的柚类品种鉴别研究

柚类种质和品种资源繁多,现有的柚类品种鉴别方法检测时间长,费用高。旨在利用高光谱成像技术探索主要柚类品种快速识别的可行性。试验选用4个具有代表性的柚类品种,利用高光谱成像技术,采集240个叶片样本(60个/品种)上表面和下表面的高光谱图像。高光谱图像标定后,提取样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析。利用Kennard-Stone法将样本划分为校正集(192个)和验证集(48个)。采用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)对原始光谱曲线进行预处理后,分别采用主成分分析 (PCA)和连续投影算法 (SPA )提取最佳主成分和有效波长,并将其作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入变量,建立基于叶片上表面和下表面光谱信息的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型。结果显示,基于叶片上表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM 模型对建模集样本的识别正确率分别为99.46%和98.44%,对预测集样本的识别正确率均为95.83%。基于叶片下表面光谱信息建立的PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型对建模集样本和预测集样本的识别正确率皆为100%。表明,利用高光谱成像技术结合PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM可实现柚类品种的快速鉴别,叶片下表面光谱信息鉴别效果优于叶片上表面。该研究为柚类的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

一种快速有效鉴定CRISPR/Cas9诱导水稻突变体的方法

突变体的筛选与鉴定是育种工作中的重要环节。该研究基于高光谱成像技术实现了水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别。采集了水稻HD野生型和CRISPR/Cas9突变体种子共1 200粒样本的高光谱图像数据,通过Kennard-Stone算法,按照2∶1的比例构建了建模集(800)和预测集(400)。对水稻种子的原始光谱经过WT预处理后,通过2nd derivative提取了24个特征波长,分别基于全谱和特征波长建立径向基函数神经网络(RBFNN),极限学习机(ELM)和K最邻近法(KNN)模型。试验结果表明,无论是基于全谱还是特征波长神经网络模型都取得了良好的识别能力。通过2nd derivative提取的特征波长结合RBFNN模型也取得了较好的鉴别结果,其建模集和预测集分别达到了92.25%和89.50%。基于2nd derivative-RBFNN结合图像处理技术,可以实现水稻CRISPR/Cas9突变体种子的可视化鉴别,实现种子的定位和识别。结果表明应用高光谱成像技术,结合化学计量学方法和图像处理技术对水稻CRISPR/Cas9突变体的鉴别具有可行性,可为水稻育种中大量突变体的快速、准确地筛选和鉴定提供技术手段。     

Simultaneous species and sex identification of silkworm pupae using hyperspectral imaging technology

To obtain high-quality raw silk and improve the economic values of sericulture industry, sex needs to be discriminated first before cross-breeding. Much work has been reported about sex identification. However, to realize automatic separation of silkworm pupae, the species also needs to be classified, which no research has ever explored. Hence, this paper studied the feasibility of visible and near-infrared hyperspectral imaging technology to identify the species and sex of silkworm pupae. 288 hyperspectral images of silkworm pupae were collected and the average spectra were extracted from the region of interest, around the tail region of silkworm pupae. Successive projection algorithm was served as a variable selection method to choose the optimal wavelengths from the full spectra. At the same time, principal component analysis was used to choose the characteristic images. Then, the gray-level co-occurrence matrix was implemented on the first three principal component images (accounted for 99.05% of the total variances) to extract 48 textural features. Partial least squares discriminant analysis and support vector machine models were built, respectively, based on the spectral data, textural data and fusion data that included spectral and textural data, in which the support vector machine model based on the fusion data, gave the best species and sex identification result with an accuracy of 95.83%. It demonstrated that the hyperspectral imaging technology could be a new and nondestructive method to replace the manual work.     

利用高光谱图像技术评判茶叶的质量等级

针对茶叶品质无损检测时内外品质难以同时兼顾的问题,利用高光谱图像技术检测茶叶质量.设计一套基于光谱仪的高光谱图像系统采集数据;通过主成分分析,从海量数据中优选出三个波长段的特征图像;从每个特征图像中分别提取平均灰度级、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵等6个基于统计矩的纹理特征参量,每个样本共有18个特征变量;再通过主成分分析对这18个特征变量进行压缩,提取8个主成分因子建立基于反向传播神经网络的茶叶等级判别模型.模型训练时的总体回判识别率为97%;预测时总体识别率为94%.结果表明,高光谱图像技术可以用于茶叶质量等级水平的评判.