[发明专利]一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法

权利要求书

1.一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取已经标注了年份和产地信息的人参样本；

在暗室环境下，使用两个不同角度下的人工光源进行照明，同时在黑色履带上放置具有接近朗伯体反射特性的白板，以实现辐射校正，其中，所述人参样本放置在所述黑色履带上；

使用可见光/近红外VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的第一角度下，分别对所述人参样本进行拍摄，分别得到第一一维向量辐亮度数据和第一多光谱图像数据；

使用VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的第二角度下，分别对所述人参样本进行拍摄，分别得到第二一维向量辐亮度数据和第二多光谱图像数据；

对所述两组一维向量辐亮度数据使用如下公式进行辐射校正，得到两组VNIR高光谱反射率一维向量数据ρ_λ，其中，λ为电磁波长，DN_λ为VNIR高光谱辐亮度数值，E(DN_wbλ)为白板的VNIR高光谱辐亮度；

构建一个拥有四路输入的神经网络，将所述两组VNIR高光谱反射率一维向量数据使用全连接神经网络形式进行输入，将所述两组多光谱图像数据使用卷积神经网络形式进行输入，以所述年份和产地数据作为标签，对所述神经网络进行迭代训练，得到训练完成的神经网络；

使用所述训练完成的神经网络对待检测人参进行无损识别，得到待检测人参的年份和产地数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述VNIR光谱仪拥有108个光谱波段，所述多光谱相机拥有蓝、绿、红、近红外4个波段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述VNIR光谱仪与多光谱相机的几何参数和辐射参数，都设置为固定值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述几何参数包括焦距，所述辐射参数包括增益、曝光时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述VNIR高光谱反射率一维向量数据与多光谱图像数据，按照3:1的比例划分为训练样本数据集和独立验证数据集两部分，用于训练所述神经网络。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所使用的设备包括：VNIR光谱仪、多光谱相机和两组人工光源。