基于卷积神经网络和高光谱成像技术的多宝鱼新鲜度鉴别

鱼类产品新鲜度鉴别一直是重要的研究课题,相较于目前常规鱼类品质检测方法存在的成本高、检测时间长等问题,高光谱成像技术(HSI)因其无损、快速等优势得到了学者的广泛研究。卷积神经网络是深度学习中应用较为广泛的模型,表达能力强,模型效率高。因此,使用卷积神经网络(CNN)结合高光谱成像技术建立多宝鱼新鲜度鉴别模型。采集160个多宝鱼样本感兴趣区域(ROI)光谱,并根据样本不同冻融次数和冷冻时间分为5类新鲜度。以VGG11网络为基础,针对光谱数据特点对网络结构进行调整,减少全连接层数量,降低模型的复杂度,分别对比不同卷积核个数、激活函数对分类性能造成的影响,确定最佳CNN网络结构。由于高光谱数据量大同时存在的冗余信息较多,分别采用无信息变量消除算法(UVE)和随机青蛙算法(RF)对高光谱数据进行波长筛选,将波长筛选后的高光谱数据分别输入卷积神经网络(CNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、 K最近邻算法(KNN)建立模型。采用无信息变量消除(UVE)提取的165个特征波长建立的UVE-CNN模型鉴别效果最佳,分类模型在测试集上的精度达到了100%。结果表明,利用卷积神经网络与高光谱成像...