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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
古文君 田有文 张芳 赖兴涛 何宽 姚萍 刘博林
为了实现蓝莓内部品质快速、准确检测,采用高光谱成像技术对蓝莓的糖度和硬度多指标同时进行检测研究。提出多阶段特征波长选择方法,即采用连续投影法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)等特征波长选择方法同时将糖度和硬度的特征波长选择出来。通过高光谱成像系统(4001000nm)采集了200幅蓝莓图像,首先对高光谱图像进行多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑等光谱预处理,选取最优的预处理方法。然后利用SPA或者SMLR选择出糖度的几个特征波长,在此基础上再利用SPA或者SMLR选择出
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 林磊 宋士媛 郝涛 闫玉博 邓寒冰
目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段，其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像，提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分量图像，然后提出利用深度学习图像质量评价网络（DIQA）选取腐烂蓝莓高光谱图像中的最佳图像。在DIQA第一阶段对腐烂蓝莓高光谱图像的高频图学习误差图。在DIQA第二阶段将第一阶段能够预测误差图的网络作为对腐烂蓝莓高光谱图像质量评价的骨干网络，并对网络做全局平均池化，最后引入两个特征以弥补信息量损失，通过评分评价图像质量。结果表明：通过对400～1000nm的472个波长下蓝莓高光谱图像进行质量评价，得到最佳图像质量的5个波长(664,721, 836,854,884nm)。与PCA提取的特征波长(454, 607, 699,913,967nm)图像相比较得知，所提取的腐烂蓝莓特征波长图像具有较多优势。另外采用卷积神经网络ResNet50对DIQA与PCA构建的蓝莓特征波长图像数据集进行学习，得出DIQA选取的腐烂蓝莓特征波长图像构建的数据集，损失能较快的收敛，并且在验证集中能保持稳定的准确率,识别效果最好，最终识别率为99.4%。说明基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法是可行的，可为高光谱图像选取特征波长图像提供一种新的参考方法。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
刘思伽 田有文 冯迪 张芳 崔博
苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张芳 邓照龙 田有文 高鑫 王开田 徐正玉
南果梨是一种重要的水果品种，其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而，传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析，不仅耗时费力，而且容易导致样品污染和浪费。因此，旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法，以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先，采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据，其光谱波长范围为400～1 000 nm，并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸；其次，采用多元散射校正（multipli-cative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理，建立偏最小二乘回归模型（partial least squares regression,PLSR），选择出建模效果最佳的预处理方法，结果显示MSC方法效果最优；然后结合连续投影算法（successie projection algorithm,SPA）提取特征波段，在700～900 nm范围内确定9个特征光谱变量；最后，以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量，分别建立PLSR模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型以及遗传算法（genetic algorithm,GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化的BP神经网络模型。研究结果表明，基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高，效果最好，预测集决定系数Rp2=0.911,RMSEP=0.032。可见，基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测，为南果梨的品质评价提供参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
戈永慧 宋进 潘磊庆 屠康
[目的]为实现猕猴桃冷害的无损甄别，本文提出了基于高光谱成像技术检测‘红阳’猕猴桃冷害的方法。[方法]通过分析400～1000 nm和1000～2000 nm波段下的光谱，比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）模型，选出正确率较高的模型后，对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型，并对结果进行比较。[结果]主成分分析（PCA）结果表明，不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分，但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化（Autoscale）为最佳预处理方式，基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。400～1000 nm波长范围下，连续投影算法（SPA）选择特征波长相对于全波长的模型更优，建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%，在1000～2000 nm波长范围，竞争性自适应重加权算法（CARS）选择特征波长比全波长模型效果更好，建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度，该技术为猕猴桃的流通、销售提供了一定的理论依据。
关键词：
高光谱 猕猴桃 冷害 无损检测
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
戈永慧 宋进 潘磊庆 屠康
[目的]本文旨在建立基于高光谱成像技术检测猕猴桃冷害的方法，实现猕猴桃冷害的无损甄别。[方法]以‘红阳’猕猴桃为材料，通过分析其400～1 000 nm和1 000～2 000 nm波段下的光谱，比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型，选出正确率较高的模型，对该方法构建全波段和特征波段光谱信息的模型，并对结果进行比较。[结果]主成分分析(PCA)结果表明，不同冷害等级的猕猴桃样本可以区分，但相邻等级猕猴桃样本间存在少量重叠。自动标准化(Autoscale)为最佳预处理方式，基于Autoscale建立的SVM模型相对于其他模型具有更高的准确率。在400～1 000 nm波长范围，连续投影算法(SPA)选择特征波长相对于全波长的模型更优，建模集、预测集正确率分别为100%和94.2%,在1 000～2 000 nm波长范围，竞争性自适应重加权算法(CARS)选择特征波长比全波长模型效果更好，建模集、预测集正确率分别为92.3%和86.5%。[结论]高光谱成像技术可以全面、准确、快速地预测猕猴桃冷害程度，该技术为猕猴桃的流通、销售提供了理论依据。
关键词：
高光谱 猕猴桃 冷害 无损检测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 杨磊 田有文 孙炳新 罗子旋
为探究软枣猕猴桃采后后熟过程中可溶性固形物含量（soluble solids content, SSC）变化和分布规律，利用高光谱成像结合化学计量学方法实现其SSC无损检测与可视化。首先，采集25℃下不同贮藏天数软枣猕猴桃的高光谱数据，并测定其SSC。其次，采用不同预处理方法对光谱数据进行处理，确定最佳预处理方法；然后，基于3种特征波段提取方法优选特征波段，构建偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）、极限学习机（extreme learning machine, ELM）和粒子群优化的极限学习机（particle swarm optimization-extreme learning machine, PSO-ELM）可溶性固形物含量预测模型。结果表明：基于竞争性自适应重加权采样算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）提取特征波长的PSO-ELM模型的预测效果最佳，测试集Rp2为0.934,RMSEP为0.952,RPD为2.277。最后，基于CARS-PSO-ELM模型计算软枣猕猴桃每个像素点的SSC，生成可视化分布图，直观地呈现出不同贮藏天数软枣猕猴桃SSC变化的空间分布特征，为软枣猕猴桃的品质评价和贮运销售提供重要参考。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
夏俊芳 李小昱 李培武 王为 丁小霞
为探讨柑橘内部品质无损检测方法,通过3阶Daubechies小波4级分解,对柑橘近红外光谱进行消噪预处理,并运用偏最小二乘法建立了柑橘贮藏中可溶性固形物、糖度、酸度和维生素C含量的校正预测模型。结果表明:建立的可溶性固形物含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数为0.954,预测校正均方差为0.418%,最优光谱波段为6 101.7-4 246.5 cm-1;建立的可溶性总糖含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.975,预测校正均方差为0.490%,最优光谱波段为7 507.7-6 097.8 cm-1;建立的总酸含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.948,预测校正均方差为0...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王巧华 马逸霄 付丹丹
禽蛋品质检测是食品安全和消费者权益的重要保障措施,传统禽蛋品质检测主要依赖人工进行,存在工作强度大、效率低且准确率波动大等弊端。光谱检测技术具有快速、安全、无损等优点,近些年来在禽蛋内部品质检测领域发展迅速。本文基于禽蛋的新鲜度、蛋白含量、脂肪含量、血斑肉斑、受精信息、种蛋性别、胚蛋活性等内部品质指标检测的有关研究,概述了近红外光谱、可见-近红外光谱、高光谱成像及拉曼光谱等光谱检测技术在禽蛋内部品质无损检测中的研究进展,分析总结了光谱检测技术在禽蛋无损检测中的应用特点与难点,并展望了其未来发展趋势,以期为我国蛋品无损检测研究及行业质量安全监管提供参考。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 邢晓琪 王小奇 崔博
为解决玉米茎秆虫害早期无损检测问题，以提供玉米虫害预测预警与精确喷药理论依据，利用高光谱成像技术，提出了分段混合距离方法，明确玉米茎杆玉米螟虫害无损检测的最优波段，提取单波段特征图像，分割虫孔，以实现对玉米螟的快速、准确、无损检测。首先通过对玉米茎杆高光谱图像的分析，根据玉米茎杆高光谱图像的玉米茎秆区域与背景区域各个波段的光谱反射率的差异，选取４５０ｎｍ的图像，利用阈值分割的方法，获得掩模图像。然后根据可见光波段５３０～６００ｎｍ范围和近红外波段７５０～９００ ｎｍ范围光谱相关性小的特点，应用混合距离作为测量参数，筛选最佳单波段、双波段组合，最终确定７５４．８ ｎｍ波段为最优波段。提取该波段的．．．
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 牟鑫 程怡 胡博
为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。
关键词：
高光谱成像 轻微损伤 检测 苹果
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
马玲 马倩 王静 张祎洋 马燕 马思艳 吴龙国
[目的] 为快速检测叶片含水量，探索及时监测番茄植株生长状况的在线监测模型。[方法] 本试验利用高光谱成像技术，提取出195个叶片样本的平均光谱反射率。通过异常值剔除、样本集划分、5种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化，采用连续投影算法（Successive Projections Algorithm， SPA）、无信息变量消除变换法（Uninformation variable elimination， UVE）、迭代保留信息变量法（Iterative retained InformationVariable， IRIV）和遗传偏最小二乘算法（Genetic partial-least-squares algorithm， GAPLS）提取特征波长，并建立偏最小二乘回归（Partial-least-squares regression，PLSR）模型。基于优选的特征波长建立PLSR、多元线性回归（Multiple linear regression ， MLR）以及主成分回归（Principal component regression ， PCR）模型和卷积神经网络模型（convolutional neural network， CNN）。[结果] 结果表明：优选基线校准-正交信号校正法（Baseline-Orthogonal signal correction， Baseline-OSC）对叶片含水量进行预处理；IRIV法提取的特征波长建立的叶片含水量定量预测模型效果最优R_(c)~(2)为0.489，R_(p)~(2)为0.466；基于IRIV-CNN建立的叶片含水量模型效果好（R_(c)~(2)=0.668，RMSEC=0.019；R_(p)~(2)=0.424，RMSEP=0.033）。[结论] 本研究对设施蔬菜产业发展水分利用效率以及番茄作物水分的科学管理具有重要的现实意义和作用，为番茄植株长势在线监测提供技术支撑。
关键词：
番茄叶片 含水量 高光谱 检测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宁晓峰 刘娜 陈永亮 田素博 宫元娟
为快速、无损检测草莓色度及糖度,采用近红外光谱和高光谱成像技术对草莓的色度和糖度进行光谱分析,采用偏最小二乘法构建预测模型,并对这两种光谱检测方式进行简单的对比分析。近红外光谱试验采用近红外光谱仪结合SpectraSuite光谱采集软件对草莓进行近红外光谱信息提取,高光谱成型技术采用高光谱成像系统结合高光谱图像采集软件Hyper Spectral Image以及图像处理软件HSI Analyzer采集草莓图像,并利用ENVI软件从图像中提取高光谱信息,最后利用The Unscrambler9.7软件对草莓的色度和糖度进行这两种光谱的建模和预测。结果表明:对于红色度值,通过近红外光谱建模得到的判定系数R~2=0.9913,校正均方根误差RMSEC=0.1313,预测均方根误差RMSEP=0.1307,通过高光谱建模得到的R~2=0.9894,RMSEC=0.1559,RMSEP=0.1528;对于可溶性固形物含量,通过近红外光谱建模得到的R~2=0.9917,RMSEC=0.1092,RMSEP=0.1028,通过高光谱建模得到的R~2=0.9849,RMSEC=0.1489,RMSEP=0.1397。通过分析发现绝大多数样本的残差值都在±1.0之间,检验集样本真实值和预测值之间的有很强的相关性,通过两种光谱建立模型的各指标数据均能达到要求。近红外光谱技术相比于高光谱成像技术更加稳定和准确。
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