基于高光谱成像技术的核桃黑斑识别研究

摘要：

利用高光谱成像技术对黑斑核桃进行识别研究,采集80个正常核桃和80个黑斑核桃高光谱图像,并提取感兴趣区域获得样本光谱数据.利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)提取光谱数据前5个主成分信息,建立PLS判别模型,结果表明模型判别率均为100％.提取5个主成分图像,分别采用掩膜(Mask)、"Canny"算子、 图像填充、 区域生长算法(Region grow)提取模板图像和黑斑区域,实现对黑斑的识别.研究表明,采用高光谱图像技术可以实现核桃黑斑的识别,为核桃的黑斑检测提供理论参考.

关键词：高光谱成像、核桃、黑斑、识别、主成分分析

分类号：TS255.6(食品工业)

资助基金：山西省研究生创新项目2019SY198;山西省应用基础研究项目201801D121252;晋中市科技重点研发计划农业项目Y172007-4

在线出版日期：2020-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：69-71