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基于高光譜成像技術(shù)的甘薯損傷檢測與分析

閱讀：551 發(fā)布時間：2023-2-23

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(chǎn)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(zhì)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(jīng)濟損失,。利用高光譜成像技術(shù)將有缺陷的甘薯從健康甘薯中區(qū)分出來，可以預(yù)防甘薯之間的交叉感染,，提高甘薯品質(zhì),。

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)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(tǒng)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(shè)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(yù)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?；谶@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(jié)果。其中RF-PLS-DA模型表現(xiàn)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(yù)測結(jié)果,，以三維散點圖的形式呈現(xiàn)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(qū)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(jié)果表明：利用高光譜成像技術(shù)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(jù),，為提升甘薯產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益提供幫助。

第一作者簡介：

邵園園，工學(xué)博士,，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授,，碩士生導(dǎo)師。

主要研究方向：1,、農(nóng)業(yè)機械設(shè)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(gòu)運動與動力學(xué)優(yōu)化仿真；精準農(nóng)業(yè),、農(nóng)產(chǎn)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.

基于高光譜成像技術(shù)的甘薯損傷檢測與分析

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