【摘 要】
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高光谱成像技术具有连续多波段、光谱分辨率高等特点,是检测蔬菜水果综合品质的首选技术。马铃薯是宁夏的主要的农产品之一,其品质检测是加工中的重要环节。本论文基于高光谱
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高光谱成像技术具有连续多波段、光谱分辨率高等特点,是检测蔬菜水果综合品质的首选技术。马铃薯是宁夏的主要的农产品之一,其品质检测是加工中的重要环节。本论文基于高光谱成像技术围绕马铃薯外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常马铃薯的识别展开研究。论文主要研究内容和结论如下：(1)对马铃薯的原始高光谱图像数据立方体做全波段(468nm-100nnm)的主成分分析,选出对感兴趣区域特征明显的主成分图像,为了缩短在线识别处理时间,对选出的主成分图像的各波段的贡献率进行分析,选出贡献率最高的前5个波段(480nm、676nm、750nm、800nm、960nm)作为特征波段。(2)使用递推最小二乘法对特征图像做平滑处理,使图像平缓渐变,以此适应模型对输入数据近似为高斯分布的要求。(3)基于贝叶斯分类器模型对马铃薯外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常马铃薯进行识别。建立了有无感兴趣区域和是否进行图像平滑处理共4种流程进行模型识别,并比较。综合考虑模型识别正确率和系统处理时间,从4种流程中选定无感兴趣区域未平滑处理流程进行识别,模型除对冻伤类识别率较低外(识别率50%),对正常类的识别率为80%,机械损伤类的识别率为75%,摔伤类的识别率为90%；同时,选用此流程使整个系统实现了的自动化。(4)本论文为马铃薯加工产业在马铃薯加工前的分级分类提供了技术参考。
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