基于高光谱图像技术的大豆分级识别方法研究-论文.pdf

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1、第45卷第4期东北农业大学学报45(4)：107-1122014年4月JournalofNortheastAgriculturalUniversityApril2014网络出版时间2O14_4—2113：21：11【URL]http：／／www．cnki．net／kcms／detail／23．1391．S．20140421．1321．004．hun]基于高光谱图像技术的大豆分级识别方法研究柴玉华，侯升飞，彭长禄(1．东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨150030；2．黑龙江省招生办，哈尔滨150090)摘要：对大豆进行快速准确分级，采集1—5等级

2、大豆波长在1000～2500nm范围的高光谱图像数据，获得光谱图像；对不同大豆等级样本的光谱曲线进行分析；通过主成分分析法，从每个等级大豆样本中优选出四个特征波长，得到特征图像；从每个特征图像中分别提取基于灰度共生矩阵的4个纹理特征参数——能量、熵、惯性矩和相关性，从16个特征变量中选取8个主要特征变量，应用BP神经网络建立大豆品质分级识别模型。模型预测准确率为92％。结果表明，高光谱图像技术对大豆等级具有较好的识别作用，可为大豆的在线无损检测分级提供参考。关键词：图像处理；高光谱；大豆；BP神经网络中图分类号：$565．1文献标志码：A文章编号

3、：1005—9369(2014)04—0107—06柴玉华，侯升飞，彭长禄．基于高光谱图像技术的大豆分级识别方法研究【J】_东北农业大学学报，2014，45(4)：107—112．ChaiYuhua，HouShengfei，PengChanglu．Identificationofdiferentsoybeangradebasedonhyperspectralimage~[J】JournalofNoRheastAgriculturalUniversity,2014，45(4)：107—112．(inChinesewithEnglishabstrac

4、t)Identificationofdifferentsoybeangradesbasedonhyperspectralimagery／CHA,Yuhua’，HOUShengfei’，PENGChanglu(1．SchoolofElectricalandInformation，NortheastAgriculturalUniversity,Harbin150030，China；2．AdmissionsOficeofHeilongjiangProvince，Harbin150090，China)Abstract：Inordertofastandex

5、actclassificationofsoybean，collection1-5gradessoybean1000—2500nmrangeofhyperspectralimagedatatoobtainspectralimage；analysisofdiferentsamplesofsoybeangradespectralcurve；applicationofpnncipalcomponentanalysis(PCA)。flr0mthe4featuresofeachvanetyselectedoptimalwavelength，extracted

6、fourtexturefeatureparameters(momentofinertia，energy，entropyandcorrelation】fromeachfeatureintheimagebasedonstatisticalmoment．Select8maincharacteristicvadablesfOm16characteristicvanables．establishmentofsoybeangradeidentificationmodelbasedonBPneuralnetwork．Experimentalresultssho

7、wedthatdiscriminatingratewas92％inthepredictionset．ResultsshowedthatthehyperspectralimagetechnologyhadbeRerrecognitionefectsonsoybeangrade，Providedagoodreferenceforsoybeanonlinenon—destructivetestingclassification．Keywords：imageprocessing；hypempectralimagery；pdncipalcomponenta

8、nalysis；soybean大豆是重要经济作物，由于不同等级大豆颜质、碳水化合物等内在品质存在一定差异性，快色、大小、饱满度等外观品质