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基于高光譜成像技術的柑橘缺陷無損檢測
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國家自然科學基金資助項目(61071220);浙江省科技計劃資助項目（2011C22070）;中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目;江西省科技支撐計劃資助項目(2010BNB01200、20123BDH80014);華東交通大學載運工具與裝備教育部重點實驗室資助項目


Nondestructive Detection of Citrus Defection Using Hyper-spectra Imaging Technology
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    應用高光譜成像技術無損檢測柑橘的缺陷。選取蒂腐、黑斑、褐腐、結痂缺陷果和正常果各30個，提取并分析了5類果皮感興趣區(qū)域光譜曲線并結合主成分分析法確定2個最佳波長(615nm和680nm)，然后基于特征波長作主成分分析，選取第2主成分作為分類識別圖像，提出采用特征波長主成分分析法與波段比算法相結合的方法，識別率達到94%。試驗結果表明,高光譜成像技術可以有效地對帶有蒂腐、黑斑、褐腐、結痂缺陷的柑橘進行分類識別。

    Abstract:

    A hyperspectral imaging system was developed for detecting various common defects on citrus. Citrus with end rot, insect dot damage, rot damage, thrip scars and normal citrus were chosen. Hyperspectral images of citrus samples and principal component analysis (PCA) were used to confirm two best wavelengths (615nm and 680nm). PC2 of PCA was selected to classify the images. Finally, the detection algorithm combined PCA and band ratio was developed and achieved an accuracy of 94%. The results showed the feasibility of the proposed method.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

章海亮,高俊峰,何勇.基于高光譜成像技術的柑橘缺陷無損檢測[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2013,44(9):177-181. Zhang Hailiang, Gao Junfeng, He Yong. Nondestructive Detection of Citrus Defection Using Hyper-spectra Imaging Technology[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2013,44(9):177-181.

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  • 在線發(fā)布日期: 2013-09-11
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