[发明专利]基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法在审
申请号: | 201810306448.4 | 申请日: | 2018-04-08 |
公开(公告)号: | CN108801971A | 公开(公告)日: | 2018-11-13 |
发明(设计)人: | 袁康培;苏珍珠;林福呈;刘云海;何勇;冯雷;张初 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G01N21/3563 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310013 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 板栗 样本 霉菌 侵染 高光谱成像 光谱数据 三维图像 特征波长 高光谱 检测 预处理 高光谱扫描仪 高光谱图像 近红外光谱 近红外图像 参数寻优 二阶导数 交互验证 平均光谱 小波变换 分布图 可视化 像素点 有效地 预测集 波长 去噪 校正 删除 绘制 | ||
1.基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,包括如下步骤:
(1)准备测试样本,设置两组板栗作为检测样本,一组为健康板栗样本,一组为霉菌侵染板栗样本;
(2)用高光谱扫描仪获得放置在平台上的板栗样本中每个像素点在各个波长下的图像信息,得到板栗样本的原始高光谱三维图像;
(3)对获得的板栗样本的原始高光谱三维图像进行校正和背景删除;
(4)对高光谱图像中每个像素点一定波长范围内的近红外光谱采用小波变换进行去噪预处理后,提取板栗样本近红外图像的平均光谱数据,记为X1,将对应近红外光谱的板栗是否健康记为Y1,健康样本类别赋值为1,霉菌侵染样本赋值为2;
(5)对经过小波变换预处理后的近红外图像的平均光谱数据X1进行特征波长选择,记特征波长为X2;
(6)将所得数据(X2,Y1)按比例随机分为建模集S1和预测集S2;
(7)以X2为输入和Y1为输出,根据建模集S1建立PLS-DA模型;
(8)将步骤(6)中的预测集S2的近红外光谱数据输入步骤(7)中建立的PLS-DA模型,对板栗的健康状况进行定性分析;
(9)利用步骤(5)中提取的特征波长和步骤(7)中的模型,以高光谱图像中板栗的光谱为预测集进行输入,记录样本坐标,利用MATLAB软件得到板栗健康状况的可视化分布图。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(1)中检测样本为同一品种、同一批次的板栗样本。
3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(2)中高光谱扫描仪摄像头距离平台高度为25-30cm,平台移动速度为20-25mm/s,曝光时间1-3ms。
4.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(2)中的高光谱扫描仪的扫描波长范围为975-1646nm,扫描方式为线扫描。
5.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板的检测方法,其特征在于,所述的步骤(4)中去噪预处理方法为选择975-1646nm范围内的近红外光谱采用小波函数为db7,分解为3的小波变换进行去噪预处理。
6.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(5)中对近红外光谱数据X1采用二阶导数进行特征波数选择。
7.根据权利要求6所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(5)中选择的特征波长分别为:985nm、1015nm、1079nm、1106nm、1126nm、1160nm、1170nm、1220nm、1251nm、1298nm、1311nm、1352nm、1382nm、1416nm、1443nm、1453nm、1497nm、1595nm、1615nm、1626nm。
8.如权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(6)中建模集S1和预测集S2比例为2:1。
9.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(7)中偏最小二乘判别分析模型采用全交互验证,判别阈值设定为0.5。
10.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法,其特征在于,所述的步骤(7)中建立的霉菌侵染板栗偏最小二乘判别分析模型为:
Y1=-24.973X1+28.097X2-21.248X3+0.450X4+1.920X5+68.929X6
-21.143X7-56.324X8+69.331X9-32.094X10-31.567X11+0.268X12
+26.202X13-35.646X14+170.283X15-127.134X16-26.708X17+355.464X18
-1054.041X19+706.806X20
其中,Y1为对板栗是否健康的判定,Xa代表对应特征波长的反射率图像中某一像素点的反射率,其中a为1~20。
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