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1.
为减轻虫害对大豆的影响,首先使用相应的高光谱仪器进行样本采集,样本分为4类:包括带有微小虫卵的,带有幼虫的,有啃食痕迹的和完全正常的大豆各20颗;然后提出了一种基于三维图像检索(3D-R-D,3D Resnet18 DCH)的大豆食心虫的高光谱检测方法。该方法从视频检索的应用中得到启发,考虑到视频不同帧之间和高光谱不同层之间存在类比关系,使用了在大规模视频检索数据集下训练而成的分类模型,将它作为预训练3D卷积模型进行训练。和已知的文献方法相同,使用公开的光谱数据集进行正式训练和微调,从而得到能进行特征提取的3D卷积网络,用图像检索来实现间接分类,通过利用样本之间的特征距离,实现在全新类别上的分类。为能适应任务,将模型最后的分类层变成了图像检索常用的hash层,从而得到了代表特征的二进制码。该方法不但完成了对不同情况下大豆种类的检测,还解决了训练时样本不足的问题。为探寻一种好的相似度匹配损失函数,对比了多种较新的方法,最后发现使用融入柯西分布的损失函数,实验效果最佳,最终模型的分类精度达86%±1.00%,和在大豆食心虫检测上最新的小样本方法对比,3D-R-D方法提高了3.5%左右的精度,表明该方法是有效的,它也为结合高光谱检测相关研究提供了一种全新思路。  相似文献   
2.
农作物生长发育过程中经常会遭到病虫害等外界因素侵染,如果不能实施有效的监测诊断和科学的防治,极易引起农药喷洒不当或过量,不仅会影响作物的产量和种植户的经济效益,还会造成严重的环境污染。近年在广西大棚厚皮甜瓜上发生了一种严重的由瓜类尾孢(Cercospora citrullina)引起的甜瓜叶斑病,导致甜瓜减产和种植户的经济损失。故此应用高光谱成像开展甜瓜叶片的尾孢叶斑病检测,获取健康甜瓜叶片和受瓜类尾孢感染的具有不同病变程度的甜瓜叶片在380~1 000和900~1 700 nm的高光谱图像,选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较发现健康叶片和不同病变程度叶片染病区域的平均反射率差异显著。在540 nm处附近,健康叶片和病变程度轻微的叶片的光谱具备波峰形态,随着病变程度增加,波峰逐渐消失;在700~750 nm处附近,叶片反射率曲线急剧上升,出现绿色植物光谱曲线显著的“红边效应”特征;750~900 nm范围,健康叶片与轻微病变区域的光谱反射率变化趋于平稳,而其他病变区域的反射率呈上升趋势,且健康叶片的反射率高于病变区域,反射率随病变程度增加而下降,这一变化规律一直持续到近红外波段的900~1 350 nm范围。运用主成分分析、最小噪声分离法观察叶片早期病变的特征,经主成分分析和最小噪声分离法处理后,特别是对于早期病变,样本受感染后发病的区域更为明显。基于高光谱图像提取的前三个主成分得分绘制三维散点图,虽然不同病变程度的部分样本有重叠,但病变样本与健康样本的分布区分明显。应用K-近邻法和支持向量机方法建立叶片病变判别模型,结果显示:KNN模型对健康样本测试集判别率为98.7%,病变样本的判别率随病变程度加重而逐渐升高;对病变程度较轻样本,支持向量机模型相比于KNN模型而言,判别正确率更高、分类效果更好;总体上,高光谱图像对健康样本的判别率较高(>97%),可用于健康样本与病变样本的识别,但对不同病变程度的区分效果欠佳。研究结果表明,高光谱成像可用于甜瓜尾孢叶斑病的检测,对不同病变程度的区分效果仍有待提高。  相似文献   
3.
皮革种类的鉴定对生产控制、贸易过程和市场管理都具有重要意义,目前尚未有皮革种类鉴定的正式检测标准,皮革种类鉴定主要依靠感官法、燃烧法、化学溶解法、显微镜法等综合判定,对人员要求高,主观性强。利用近红外光谱技术对市场五种常见皮革样品(头层牛皮革、剖层移膜革、羊皮革、再生革和人造革)进行分析,利用判别分析法(discriminant analysis,DA)结合标准正态变量变换(multiplicative signal correction,MSC)、多元散射校正(standard normal variate,SNV)、一阶微分(first derivative)、二阶微分(second derivative)等光谱预处理方法进行分类鉴别。结果显示:上述五种革类在同一空间中重叠严重,但是利用样本反面光谱数据可以轻易将人造革和其他革类进行区分,误判率为1.2%,余下四种天然或加工革类重叠稍显严重,在同一个空间内同时对四种革类区分效果不是很理想,两两分组的分类效果较好,误判率13%~17.9%。而不同的数据处理方法在不同的判别分析模型中带来的效果也不尽相同,未发现一种能持续稳定为模型提供优化效果的预处理手段。上述数据说明采用近红外手段对于皮革种类进行判别是具有可行性的,由于本次取样来自于市场上的皮包、皮衣、皮带等最终产品,已经过染色、压花、覆膜等各种复杂处理,可能对模型带来一定的影响,如果能采取一些手段,如扩大样本量等,减弱这些影响,应该能得到更满意的结果。  相似文献   
4.
红外光谱作为鉴别技术被广泛地用于各种饮料的品质检测和定性鉴别中。文章对比了各种用于饮料酒鉴别的技术的优缺点,介绍了红外光谱技术鉴别饮料酒的技术流程,以及红外光谱技术在葡萄酒、啤酒、威士忌、白兰地、日本清酒、中国黄酒等饮料酒的产地、酒龄以及分级等方面的国内外研究现状,分析了红外光谱技术应用于饮料酒鉴别的种种优势和需要解决的问题,并展望了其在我国饮料酒鉴别中的应用前景。  相似文献   
5.
水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究   总被引:30,自引:10,他引:20  
应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法.利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析.结果表明:利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800~2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果:校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N.通过本研究得出:应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据.  相似文献   
6.
用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析.实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据.42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能.对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型.该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能.根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP=0.603°Brix,r2=0.997.结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量.  相似文献   
7.
可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究   总被引:6,自引:3,他引:3  
西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究.采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T),二阶微分处理光谱D2(%T)以及光谱的Savitsk-Golay法滤波)对模型预测性能的影响.根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明:光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N).研究表明:应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据.  相似文献   
8.
大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究   总被引:14,自引:4,他引:10  
该研究应用近红外(near infrare,NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究.用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)方法在800~2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现:用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好.在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能.最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939.该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析.  相似文献   
9.
光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究.实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800~2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析.金属含量采用原子吸收光谱分析法测定.分析结果表明,5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25.通过实验说明,光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定.  相似文献   
10.
蔬菜的无损检测技术包括利用其电学特性、光学特性、声波振动特性以及核磁共振技术、机器视觉技术、电子鼻技术和撞击技术等,其中应用最广泛、最成功的检测方法是光学方法.近红外光谱分析技术因分析速度快、效率高、成本低、重现性好,无需样品备制,无污染等特点,已成为一种快速、无损的现代分析技术,在很多领域得到广泛应用.文章介绍了国内外运用近红外光谱分析技术进行蔬菜品质无损检测的研究情况,分析了该技术应用于蔬菜品质检测时尚存在的问题和今后的研究方向.提出因蔬菜多样性和易腐变性等特点,需要加快研制近红外自动分析设备,以提高蔬菜品质检测的速度.指出结合核磁共振技术、图像技术等进行蔬菜品质的无损检测是未来发展的趋势.  相似文献   
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