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基于高光谱成像技术的柑橘缺陷无损检测
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:农业机械学报
  • 时间:2013.9.9
  • 页码:177-181
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310058, [2]华东交通大学,江西南昌330013
  • 相关基金:国家重大仪器设备开发专项(2014YQ470377),国家支撑技术项目(2015BAD19803),国家自然科学基金项目(61071220)和江西省科技支持项目(20123BDH80014)资助
  • 相关项目:基于高光谱遥感成像的柑橘植株营养诊断与产量预测技术研究
中文摘要:

真菌感染是柑橘的一种常见病害,是柑橘腐烂的主要因素,自动化检测出柑橘真菌感染可以有效提高柑橘的商品价值和市场竞争力。运用高光谱成像技术对真菌感染柑橘腐烂部位的缺陷特征进行了快速识别检测。基于ROI提取柑橘真菌感染光谱曲线,对光谱矩阵进行主成分分析,分析权重曲线后得到4个特征波段,分别为615,680,710和725nm,然后对这4波段组合分别做主成分分析,通过分析权重曲线提取到615和680nm两个特征波段,基于这两个特征波段做主成分分析,以第2主成分图像为基础识别柑橘真菌感染部位,识别率达到了100%。高光谱成像技术可用于快速检测柑橘真菌感染引起的腐烂缺陷,为开发水果分级和缺陷检测等相关仪器设备的研究提供了理论方法和依据。

英文摘要:

Rottenness is a prevalent and devastating disease that threats citrus fruit.Automatic detection of rottenness can enhance the competitiveness and profitability of the citrus industry.In this study,hyper-spectral image technology was used nondestructively to detect citrus rottenness.Spectral curve in defects peel region of interest was analyzed and combined with principal component analysis to extract the four best bands.Principal component was used based on four best bands: 615 nm and 680 nm,710 nm and 725 nm peaks combination respectively and ultimately selected component(PC-2)as image classification and recognition obtained from the 615 nm and 680 nm principal component analysis and identification rate was 100%with a simple threshold segmentation.These results showed that using hyper-spectral as a kind of detection methods could be used for the evaluation of citrus rotteness recognition.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884