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            基于高光譜成像技術(shù)的甘薯?yè)p傷檢測(cè)與分析
            
        			
            閱讀：560      發(fā)布時(shí)間：2023-2-23
        				
            
							
				
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            甘薯是世界上一種重要的作物，在我國(guó)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(wú)機(jī)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(wèn)題是困擾著種植者與加工者的重要問(wèn)題。甘薯的損傷主要包括凍傷與病害等，具有損傷的甘薯會(huì)逐漸氧化腐爛，且會(huì)逐漸感染其他健康甘薯，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)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(lái)，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(tuán)隊(duì)將龍薯九號(hào)甘薯作為研究對(duì)象，利用江蘇雙利合譜GaiaField-V10E便攜式高光譜成像系統(tǒng)對(duì)健康、凍傷和病害的甘薯樣本如圖1所示，進(jìn)行采集高光譜圖像，實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)，如圖4所示?；谶@三種方法提取出的特征波長(zhǎng)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(zhǔn)確率高達(dá)92.86%，健康、凍死、病害三類分別的判別準(zhǔn)確率為97.14%，94.29%和87.14%。LDA分類模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，以三維散點(diǎn)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(shuō)明該模型對(duì)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(shí)別率高達(dá)*。
             
            圖4 提取特征波長(zhǎng)
             
            圖5 LDA模型的三維散點(diǎn)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(chǔ)與加工提供了理論依據(jù)，為提升甘薯產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益提供幫助。
             
            第一作者簡(jiǎn)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(jī)械設(shè)計(jì)，包括播種育苗移栽機(jī)械、免耕播種機(jī)械、秸稈后處理機(jī)械及蘋(píng)果、花生、甘薯收獲機(jī)械等。
            2、機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)與動(dòng)力學(xué)優(yōu)化仿真；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、圖像識(shí)別、高光譜圖像處理等。
             
            參考文獻(xiàn)：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.
             
            
        		
            
        		
			
            
        
            
    
            
	 		 
	
            
		
            
			
            
				
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