结合高光谱成像和机器学习的棉种年份鉴别

棉花精量播种技术目前已经在新疆兵团全面推广,该技术能精确实现一穴一粒的农艺技术指标,但是也对高质量棉种的筛选提出了更高的要求。为了避免播种往年活力不足的棉种而导致发芽率降低的问题,结合机器学习和近红外（NIR）高光谱成像技术（HSI）进行棉种年份精确鉴别,实现棉种的快速无损筛选。采集2016年—2019年近四年外观无明显差异的棉种各360粒,共1 440粒棉种（按照3∶1∶1划分训练集、验证集和测试集）作为样本,按照每批60粒采集915~1 698 nm范围的棉种高光谱图像,去除首尾两端噪声大的光谱,保留1 002~1 602 nm范围的光谱为原始数据。利用Savitzky-Golay（SG）平滑算法对光谱进行预处理,采用主成分载荷方法（PCA-loading）选取13个特征波段,基于全部光谱数据和特征波段（±10 nm）数据建立逻辑回归（LR）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、循环神经网络（RNN）、长短记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）六种分类模型。使用全光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别准确率分别为96.27%,98.98%,99.32%,96.95%,97.63%和100%,其中CNN和SVM模型取得了较好的结果;使用特征光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别精度分别为93.56%,97.29%,98.30%,95.25%,94.24%和99.66%,其中CNN和SVM模型仍有较好的分类结果。结果表明,使用全光谱数据建模时,六种分类模型都可以实现较高精度的棉种年份鉴别,使用特征光谱数据建模时CNN和SVM模型的鉴别精度仍可达到98%;其中深度学习方法优于传统机器学习方法,但是传统机器学习方法仍能保持较好的鉴别准确率。因此,结合近红外高光谱成像技术和机器学习方法能够实现棉种年份的高精度鉴别,为棉花精量播种过程中的优质棉种选种技术提供理论依据和方法。     

高光谱成像的马铃薯叶片含水率分布可视化

为了快速检测马铃薯叶片的水分含量,并探究受到干旱胁迫时叶片含水率变化情况,利用高光谱成像对马铃薯叶片含水率进行检测和可视化研究。采集71个叶片,用烘干法对叶片水分梯度进行控制,共得到355个样本。使用高光谱分选仪器采集叶片862.9~1 704.2 nm(256个波长)的光谱成像数据,采用称重法测量含水率。利用Sample set partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(240个样本)和验证集(115个样本)。对采集的数据进行光谱特征分析,本文分别用CA和RF两种算法,各筛选得到15个特征波长。基于CA筛选出相关系数高于0.96的15个波长分别为1 406.82,1 410.12,1 403.62,1 413.32,1 416.62,1 419.82,1 400.32,1 423.12,1 426.32,1 429.62,1 432.82,1 436.12,1 439.32,1 442.52和1 445.8 nm。基于RF算法筛选被选概率高于0.3的15个特征波长,按照被选择概率值从大到小排列,分别为1 071.62,1 041.12,1 222.52,1 465.22,1 397.02,1 449.02,1 034.32,1 523.22,976.42,1 172.52,979.82,1 165.82,1 037.72,1 426.32和869.8 nm。用CA和RF算法筛选到的特征波长建立PLSR模型,分别记为CA-PLSR模型和RF-PLSR模型。利用高精度模型检测结果,对马铃薯叶片含水率进行可视化分析,首先计算马铃薯叶片图像每个像素点的含水率,得到灰度图像,然后对灰度图像进行伪彩色变换,绘制出叶片含水率可视化彩色图像。为了体现马铃薯叶片烘干处理中含水率变化进程,用HSV彩色模型对样本叶片的伪彩色图像进行分割,获得分割图像结果,显示出在某含水率区间的叶片面积比例。结果显示,CA算法选取的15个波长均在1 400.3~1 450.0 nm范围内,CA-PLSR模型的建模精度(R2_c)为0.975 5、建模集均方根误差(RMSEC)为2.81%,验证集精度(R2_v)为0.933 2、验证集均方根误差(RMSEV)为2.31%。RF算法选取的特征波长分布范围较CA法选取范围广,具有局部“峰谷”特性,且RF-PLSR模型的建模集精度(R2_c)为0.983 2、RMSEC为2.32%,验证集精度(R2_v)为0.947 1、RMSEV为2.15%。选取RF-PLS模型计算马铃薯每个像素点的含水率,得到伪彩色变换图像,观察可知随着烘干时间的增加含水率逐渐下降;并能够从叶片结构角度看到,随着水分胁迫的加强,叶片从边缘开始失水,逐渐向叶片中间蔓延,其中叶茎和叶脉的含水率较其他部位高。计算得到叶片伪彩色图像中含水率大于90%,80%和70%的像素点占整个叶片图像的比例。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯叶片的含水率检测与分布可视化表达,为监测马铃薯生长状况以及叶片含水率分析提供新的理论根据。     

基于高光谱成像技术的山楂损伤和虫害缺陷识别研究

采用高光谱成像技术（420～1 000 nm）对山楂的缺陷（表面的损伤以及虫害区域）进行识别研究。共采摘了134个样品,包含损伤果46个、虫害果30个、损伤及虫害果10个和完好果48个。考虑到山楂的花萼、果梗与损伤、虫害的RGB图像有相似的外观特征,容易造成误判,利用高光谱成像系统采集了损伤、虫害、完好、花萼和果梗五个区域一共230个山楂样本的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域（region of interest, ROI）,得到了样本的光谱数据。使用标准归一化（standard normalized variate, SNV）,卷积平滑（savitzky golay, SG）,中值滤波（median filter, MF）,多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘（partial least squares method, PLS）判别分析模型,结果表明经过SNV预处理后的预测结果较好。最后选取SNV作为预处理方法。应用回归系数法（regression coefficients, RCs）从全波段中提取10条特征波段（483,563,645,671,686,722,777,819,837和942 nm）,利用Kennard-Stone算法将各类样本按照3:1的比例随机分成训练集（173个）和测试集（57个）,并对其建立最小二乘支持向量机（least squares-support vector machine, LS-SVM）判别模型,山楂缺陷的正确识别率为91.23%。然后,运用主成分分析（principal componentanalysis, PCA）进行10条敏感波段下单波段图像的数据压缩,分别采用“sobel”算子和区域生长算法“Regiongrow”识别出86个缺陷山楂样本的边缘与缺陷特征区域,得出单损伤、单虫害和损伤及虫害样本的识别率分别为95.65%,86.67%和100%。研究结果表明：采用高光谱成像技术可以对山楂的损伤、虫害、花萼和果梗进行定性分析和特征识别,该研究为山楂的缺陷无损检测提供了理论参考。     

基于高光谱技术融合图像信息的脱绒棉种品种分类检测研究

开展种子品种的识别研究是保证种子质量的重要手段。利用高光谱图像技术融合图像特征信息对脱绒棉种的品种进行判别分析。采集4个品种共240粒脱绒棉种样本的高光谱图像数据(400～1 000 nm),提取样本的光谱信息及长、宽、面积、圆形度、等12个形态特征。采用连续投影算法(SPA)选出11个特征波段作为输入结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)、软独立模式识别法(SIMCA)、最邻近节点算法(KNN)、主成分分析结合线性判别(PCA-LDA)及二次判别(PCA-QDA)进行建模分析,得出PLS-DA建模集和预测集的总体识别率分别为93%和90%。利用图像信息进行建模分析,模型整体的识别率均不高,说明单独使用高光谱图像的形态特征进行分类效果不佳。将特征波段的光谱和形态特征信息进行融合作为输入,建立基于PLS-DA,SIMCA,KNN,PCA-LDA及PCA-QDA的信息融合模型,其精度均比基于光谱或形态信息模型高,其中PLS-DA模型识别效果最好,建模集和预测集总体识别率分别为98%和97%。表明融合高光谱图像的光谱与图像信息可以在少量波段情况下有效的提高脱绒棉种品种的分类检测精度。     

基于高光谱成像技术识别番茄干旱胁迫

番茄果实营养丰富备受人们喜爱。番茄生长周期长,需水量大,水分含量是影响番茄植株生长发育的主要因素;快速发现番茄植株水分亏缺状态,对于科学有效地进行番茄的灌溉管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。利用高光谱成像技术,实时识别番茄叶片干旱胁迫程度,提出了一种基于高光谱成像技术的番茄叶片干旱胁迫的识别方法。首先,选取红樱桃番茄为实验品种,在室内培养12盆番茄幼苗。在保证其他管理措施相同的基础上,通过控制施水量来控制番茄的胁迫状态,干旱胁迫程度设计3个处理(适宜水分、中度和重度胁迫)。分批次采集不同干旱程度番茄幼苗嫩叶在400～1 000 nm范围的高光谱图像,并提取了每个样本的光谱和纹理特征。使用标准化(Norm)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1st)和标准正态变量变换(SNV)四种预处理方法对光谱数据进行预处理去除光谱中的噪声。使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)以及竞争性自适应重加权算法结合连续投影算法(CARS-SPA)选取光谱重要特征波段,用灰度梯度共生矩阵(GLGCM)提取番茄叶片的纹理特征,用SPA选择纹理特征的重要变量。融合重要光谱特征与...     

基于高光谱漫透射成像可视化检测脐橙可溶性固形物

厚皮类瓜果内部品质的无损检测是目前水果产业的检测技术瓶颈。本文采用高光谱漫透射技术对脐橙可溶性固形物(SSC)含量进行可视化分析研究。通过基线校正(Baseline)预处理结合连续投影算法(SPA)优选9个特征波长,建立SSC偏最小二乘回归(PLSR)模型,校正集相关系数r_(cal)为0.891,校正集均方根误差RSMEC为0.612°Brix,预测集相关系数r_(pre)为0.889,预测集均方根误差RMSEP为0.630°Brix。最后,计算各个像素点的SSC值结合图像处理技术得出SSC的可视化分布图,直观判断脐橙SSC含量高低。     

高光谱成像砖红壤中石油烃含量的可视化研究

高光谱成像具有快速无损和图谱合一的特点,每个波段都会呈现一幅图像,每个像素点都显示一条光谱曲线,不仅可以获取样本的光谱信息,还可以表征物体的空间信息,目前在诸多领域展现出极大的应用价值。采用高光谱成像实现土壤中石油烃含量分布的可视化。制备不同石油烃含量的砖红壤样本,分为建模样本和预测样本。采集高光谱图像,为避免图像背景的干扰,采用掩膜的方法进行背景剔除。之后提取建模样本中感兴趣区域的平均光谱,采用连续投影算法筛选特征变量,基于提取的特征变量,一方面建立MLR预测模型,另一方面从预测样本中提取特征波段的高光谱图像。最后,将特征图像上像素点的数据代入模型,得到石油烃的含量分布情况。通过图像处理的方法,不同的含量赋予不同的颜色,实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化。研究结果表明,采用高光谱成像与图像处理方法能够初步实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化,为以后大范围地识别和反演土壤中石油烃含量提供了基础。     

基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别

为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000～1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。     

近红外高光谱的活体玉米叶片水分成像研究

无损检测植物叶片水分对植物生理生化研究及灌溉管理和旱情监测等均具有重要意义。利用Gaia Sorter近红外高光谱仪(900～1 700 nm),以不同生育期的60个鲜活玉米叶片为试验材料,对叶肉不同区域的平均光谱及烘干称重法得到的水分含量分别用偏最小二乘法(PLS)及逐步多元线性回归(SMLR)进行建模分析。结果表明,验证集决定系数/标准偏差分别为0.975/1.18和0.980/1.02,均取得较好的预测效果,可实现单个玉米叶片平均含水量的测定;SMLR优选的特征波长(1 406和1 692 nm)建模预测结果表明,利用高通量近红外相机结合滤光片方法实现玉米叶片冠层或高空遥感测量的可行性。同时,进行了叶片不同区域水分含量的成像分析,结果表明,验证集中6个叶片的叶肉与主叶脉区域水分含量的参考均值和预测均值的相关系数均达到0.85以上,预测结果与实际情况相符合。     

基于高光谱成像的小麦白粉病与条锈病识别

小麦白粉病和条锈病是我国两种最普遍、最具破坏性的小麦病害,且田间常常混合发生。由于病源和发病机理不同,有必要对这两种病害进行准确区分和识别,以采取不同的防治措施。基于ImSpector V10E高光谱成像系统采集的条锈菌侵染叶片、白粉菌侵染叶片和健康叶片(共计320个)在375～1 017 nm范围内的高光谱图像,利用高斯平滑等预处理方法得到三种小麦叶片的平均光谱曲线,发现小麦白粉病和条锈病的敏感波段均集中在550～680 nm的色素强吸收位置,且趋势基本一致。针对两种病害的响应波段交叉重叠的问题,通过主成分分析-载荷法(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对小麦叶片的光谱信息进行有效降维,分别优选出3、6、30个敏感波段和特征波长;在此基础上,采用最小二乘-支持向量机和极限学习机两种分类算法分别基于全波段、PCA、SPA和CARS的优选波段,建立白粉病、条锈病和健康叶片的判别模型。结果表明,8种模型的准确识别率均在94.58%以上。其中,主成分分析-载荷法结合极限学习机模型最优,训练集与校正集的正确识别率分别为99.18%和100%,且结构简单,仅含有三个变量(占全波段的1.1%)。最后,通过对小麦白粉病、条锈病以及健康叶片的显微结构分析,发现病菌入侵叶片,破环细胞结构,导致叶绿素含量减少,光合作用效能降低,进而使得小麦在可见光波段光吸收程度减弱,反射率增大。可见,利用作物的高光谱图像信息能够准确地识别不同类型的小麦病害,为研发作物病害在线识别的多光谱系统提供重要的理论依据。     

基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874～1 734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2; R_CV=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。     

基于近红外高光谱成像及信息融合的小麦品种分类研究

高光谱成像技术因具有图谱合一的特点在作物品种鉴别方面具有较大潜力,但目前研究大多只提取利用了光谱信息,对图像信息没有进行有效利用。本文利用近红外高光谱成像仪采集了强筋、中筋、弱筋3个类型共计6个品种的单粒小麦种子高光谱图像,提取了长、宽、矩形度、圆形度、离心率等12个形态特征,并对图像中的胚乳和胚区域进行分割建立掩膜,提取了胚乳和胚区域的平均光谱信息。采用PLSDA和LSSVM方法建立基于图像信息的判别模型,结果表明强筋、弱筋两者二分类的识别率能达到98%以上,强筋、中筋两者二分类的识别率只能达到74.22%,说明近红外高光谱图像的形态信息能够反映品种间差异,但单独利用图像信息进行分类时准确度可能欠佳。采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立了胚乳和胚区域光谱信息的多分类模型,胚乳区域的分类效果较胚区域略好,说明籽粒不同部位的形状差异会影响分类效果。进一步融合光谱信息和图像信息,采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立融合模型,识别率较单独的图像或光谱信息模型均略有提升,PLSDA方法从原来的96.67%提升到98.89%, 表明充分挖掘高光谱图像所包含的形态特征和光谱特征可有效提高分类效果。     

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。     

高光谱成像的机采籽棉杂质分类检测

机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳（内外）五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析（PCA）,结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。     

应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺

高光谱成像技术不仅可以获得样品的图像信息,每个像素点还包含了光谱信息,因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。该研究应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺。分别采集纯偶氮甲酰胺、纯面粉和面粉中10种不同浓度偶氮甲酰胺混合样品的高光谱图像。通过比较纯偶氮甲酰胺和纯面粉的平均漫发射光谱,找到两者区分度较大的4个吸收波段：1 574.38,2 038.55,2 166.88和2 269.91 nm。采用二阶导数对样品图像中的像素点光谱进行预处理,通过光谱角制图、光谱相关角和光谱相关性度量三种光谱相似性分析方法对混合样品中的偶氮甲酰胺像素和面粉像素进行检测。结果表明,预处理后的平均光谱不能有效检测面粉中偶氮甲酰胺;单像素点光谱结合光谱相似性分析实现了混合样品中偶氮甲酰胺像素和面粉像素的分类;分类结果的验证显示了偶氮甲酰胺像素和面粉像素的正确分类。研究结果为利用高光谱技术检测面粉中添加剂提供了方法支持,为食品中掺杂物的检测提供参考。     

近红外高光谱成像技术用于转基因大豆快速无损鉴别研究

以近红外高光谱成像技术,结合化学计量学方法,研究了转基因大豆的快速、无损检测方法。实验以3种不同非转基因亲本(HC6, JACK, TL1)及其转基因大豆作为研究对象。采用高光谱成像系统采集874~1 734 nm波长范围的256个波段范围的高光谱图像,提取大豆的光谱信息,剔除明显噪声部分后,采用Moving Average(MA)平滑预处理的941~1 646 nm范围光谱数据进行分析。采用偏最小二乘判别分析算法(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA),对3种非转基因亲本大豆建立模型进行判别分析,其相应的建模集和预测集的判别正确率分别为97.50%和100%,100%和100%,96.25%和92.50%,结果表明,高光谱成像技术可用于非转基因大豆的识别。对非转基因亲本及其转基因大豆进行判别分析,基于全谱,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为99.17%和99.17%,87.19%和81.25%,99.17%和98.33%;以x-loading weights提取非转基因亲本及其转基因大豆判别分析的特征波长并建立PLS-DA模型,3种的建模集和预测集的判别正确率分别为72.50%和80%,80.63%和79.38%,85%和85%,该结果表明非转基因亲本与转基因品种的判别分析是可行的,特征波长的选择也可用于非转基因亲本与转基因品种的判别分析。研究表明采用近红外高光谱成像技术对非转基因大豆、非转基因亲本及其转基因大豆进行鉴别是可行的,为转基因大豆的快速无损准确鉴别提供了一种新方法。     

可见-近红外高光谱图像技术快速鉴别激光打印墨粉

为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类,利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据,采用Savitzky Golay平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理,而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型,进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示,SVM和PLS-DA模型的效果最佳,准确率为100%,拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。     

高光谱成像与图像结合进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别

油菜蚜虫可造成油菜籽的严重减产,及早进行油菜蚜虫判别以及其侵染定位识别有助于精准喷药。采用可见-近红外高光谱成像技术结合图像分析对185个蚜虫侵染以及138个健康油菜角果进行判别,并进行蚜虫的定位分析。首先采用主成分分析法(PCA)对两类样本的平均光谱进行聚类分析,并基于X-loading得出737nm波段可作为判断蚜虫的重要波段,采用Boxplot进行两类样本间单波段处的统计分析,同时得出基于737nm波段判断蚜虫侵染油菜角果的线性公式为y=2.917 6-3.345 7x(x为样本在737nm处的光谱值,y为样本的分类预测值)。采用此公式对实验样本进行判别分析,可以发现角果蚜虫识别率为99.0%。同时基于737nm处的油菜角果单波段灰度图进行蚜虫的定位识别,可以得到蚜虫的识别率为81.1%。结果表明,采用737nm处的单波段光谱信息以及图像信息可进行油菜角果蚜虫侵染的定位识别,为进一步开发便携仪检测仪以及精准喷药提供理论和方法依据。     

高光谱成像技术检测玉米种子成熟度

成熟度是影响种子活力的重要因素之一,是种子质量的重要指标。种子分级时将成熟种子和未成熟种子区分开来可提高种子批活力,使种子批活力具有一致性。采用400~1 000 nm波段范围的高光谱成像技术研究成熟和未成熟玉米种子,找出二者区分度最高的特征波段图像,通过图像处理方法进行种子分类。选用主成分分析(PCA)法分析高光谱图像,分析差异最明显的PC2主成分图像的各波段权重系数并提取出特征波段(501 nm)。从70粒成熟度较低玉米种子样本高光谱图像上选取成熟和未成熟两类感兴趣区域,采用偏最小二乘回归(PLSR)法分析两类感兴趣区域的平均光谱,选取与成熟度相关的敏感波段(518 nm)。采用波段比运算并结合KW检验,分析两类感兴趣区域的平均光谱,找出差异最大的最优波段比(640 nm/525 nm)。以864粒玉米种子为研究对象,提取特征波段对应的单波段图像和最优波段比对应的波段比图像,采用图像处理技术分析图像并判别。结果表明：采用单波段灰度图像分割容易将玉米种子冠部的浅色部分误识别为种子成熟度较低的区域,识别准确率低;而采用640 nm/525 nm的波段比图像可以减轻这种不利影响,平均正确识别率为93.9%。该方法可以有效识别未成熟的玉米种子,为进一步开发在线分级装备提供了依据。