[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

摘要

本发明公开了一种基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法，首先准备板栗样本，用高光谱扫描仪获取样本的原始高光谱三维图像，对原始高光谱三维图像进行校正和背景删除后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，提取样本近红外图像的平均光谱数据，接着对光谱数据平均值采用二阶导数选取特征波长，然后再基于特征波长对应的光谱数据建立PLS‑DA模型，PLS‑DA模型采用全交互验证进行参数寻优，最后利用模型对样本的预测集进行判别，绘制可视化分布图，实验证明本发明建立的模型可以有效地对霉菌侵染板栗进行检测。

主权项

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。