[发明专利]基于多光谱成像技术的虫蛀巴旦木原料快速无损鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于多光谱成像技术的虫蛀巴旦木原料快速无损鉴别方法，即利用多光谱成像技术获取巴旦木果壳信息，实现将虫蛀果从正常果中快速、有效地筛选出来，同时能识别不同虫蛀等级的巴旦木。该发明能将正常巴旦木和虫蛀巴旦木以及不同虫蛀等级的巴旦木准确归类，满足巴旦木在线检测加工在准确度、识别度及稳定性方面的要求，提高产品安全性，为巴旦木的自动化深加工与提高市场竞争力提供技术支持。本发明的优点在于能够在巴旦木外形完整、一致的情况下对虫蛀果和正常果准确归类，而且操作简便、不破坏样品、不污染环境，同时还避免了人工评价和筛选中人为因素的干扰，结果更客观、准确。

主权项

基于多光谱成像技术的虫蛀巴旦木原料快速无损鉴别方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）基于多光谱成像技术获取正常巴旦木样本和虫蛀巴旦木样本的光谱图像信息；（2）根据权利要求1所述的基于多光谱成像技术的虫蛀巴旦木原料快速无损鉴别方法，其特征在于：多光谱成像技术除了能将正常巴旦木和虫蛀巴旦木准确归类，依据虫蛀程度，将虫蛀果进一步分为轻微和严重虫蛀两个等级，鉴别不同虫蛀程度的巴旦木，在剔除损害巴旦木的同时，还能在虫蛀早期发现问题，及时处理减少损失，提高产品利用率；（3）分别对正常巴旦木样本和虫蛀巴旦木样本的光谱图像信息依次进行去噪处理、背景剔除、图像分割后，获得正常巴旦木样本、虫蛀巴旦木样本的果壳光谱图像信息；（4）利用步骤（3）中的原始光谱数据，结合支持向量机（SVM）回归法建立正常巴旦木样本、虫蛀巴旦木样本的果壳光谱图像信息的分析模型；原始数据里记录了每个巴旦木样品的特征分量，不同类别的样品分别给出类别标签，首先将样本随机分为两组，一组作为训练集，一组作为测试集，之后用训练集训练分类器，可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类别标签预测，从而实现对虫蛀巴旦木的快速无损鉴别。