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《基于高光谱成像技术的损伤马铃薯的识别与损伤程度的分类》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号2UDC2密级公开1硕士研究生学位论文基于高光谱成像技术的损伤马铃薯的识别与损伤程度的分类申请人：叶丹丹学号：2151319培养单位：电子工程学院学科专业：模式识别与智能系统研究方向：智能检测与模式识别指导教师：孙来军完成日期：2018年4月7日中文摘要损伤马铃薯在损伤识别过程中难以检测，易腐烂、难储存，导致严重的食品安全和经济问题。由此，本研究提出基于高光谱成像技术的无损检测方法，以实现对损伤马铃薯的识别以及损伤程度的分类。健康与损伤马铃薯的高光谱图像作为本次的研究对象，其中损伤样本是通过定量损伤装置诱导而成的，共包括I、II、III、IV、V级
2、损伤。高光谱图像分析的首要步骤包括：图像校正、背景分割与剪裁这三个方面。然后，对比线性判别分析法（LinerDiscriminantAnalysis，LDA）、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）与自适应增强算法（AdaptiveBoosting，AdaBoost）建立损伤识别模型的效果，确定AdaBoost为最佳分类模型。接着，比较了多项式平滑（Savitzky-Golay，S-G）、一阶导数（Firstderivative，D1）、二阶导数（Secondderivative，D2）、标准正态变量变换（StandardNorm
3、alVariate，SNV）、多元散射校正（MultiplicativeScatterCorrection，MSC）及其组合方法预处理光谱的效果。最后确定用于建立识别损伤、I级损伤、II级损失、III级损伤、IV级损伤马铃薯的五个模型（分别命名为A1、A2、A3、A4、A5）的最优预处理方法分别为：D1、SNV、无预处理、无预处理、SNV。另外，改进了模拟退火算法选取特征波长，A1、A2、A3、A4、A5模型的识别精度都有提高，分类成功率为99.12%、97.89%、96.05%、100%、100%。此次研究表明，应用高光谱成像技术可实现损伤马铃薯的准确
4、检测，并可成功地将不同损伤程度的马铃薯进行分类，为马铃薯的在线和无损检测提供新思路。关键词：马铃薯；损伤程度；高光谱；AdaBoost；优化的模拟退火算法-I-AbstractDamagepotatoisdifficulttobedetectedintheprocessofdamageidentificationandisperishableinstorage,thusleadingtoaseriousproblemoffoodsafetyandeconomicissue.Therefore,anondestructivedetectionmethod,
5、basedonhyperspectralimagingtechnique,hasbeenproposedinthisstudytorealizetheidentificationofdamagedpotatoesandclassificationofdamagedlevel.Thehyperspectralimagesofhealthyanddamagedpotatoesweretakenasexperimentobjects,wheredamageswereinducedbyadeviceforquantitativedamageandthesesam
6、plesweredividedin5levels(levelI,II,III,IVandVdamages)accordingdamageddegree.Firstofall,somepre-processingmethodsofhyperspectralimageswereperformed,includingthecorrectionofhyperspectralimages,backgroundsegmentationandimagecropping.Then,lineardiscriminantanalysis(LDA),supportvector
7、machine(SVM)andadaptiveboosting(AdaBoost)modelswerebuiltrespectivelybasedonfull-wavelengthfordamageidentification.TheresultsshowedthatAdaBoosthadthebestdamagerecognitionaccuracy.Next,Savitzky-Golay(S-G),firstderivative(D1),secondderivative(D2),standardnormalvariable(SNV),Multisca
8、tterScatterCorrection(MSC)andtheircombin
