基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究

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1、基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究　　基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究　　基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究　　基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究　　基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究　　基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究第一章绪论1.1课题及研究目的和意义课题于导师科研项目《基于高光谱成像技术的马铃薯快速无损检测自动分级系统的硏发》.宁夏大学自然科学基金项目《基于高光谱成像技术的马铃薯外部品质无损检测建模及优化研究

2、》,编号为ZR1318。马铃薯被人们称为地下苹果、第二面包等,因为它具有低脂肪、低热量的特点,是人们日常生活理想的食物。同时它具有很多优势和特点,如它的生长周期短、适应能力强、产量高、用途广泛、产业链长,因此它又被称作是本世纪世界上的十大健康营养食物之一以及发展前景最佳的农产品[2]。在国内,马铃薯产业发展迅速.已经成为与大豆等齐名的经济作物,在2010年的时候我国马铃薯种植面积已经分别达到7808万亩而产量也达到了8154万吨。对马铃薯进行加工的企业发展也非常迅速,其中规模较大的企业有超过150个。

3、同时马铃薯精淀粉的年加工产量也达到了200万吨左右,全粉年产量达到了10多万吨,暮片著条年产量在25万吨左右。近几年在我国与马铃薯相关产业迅猛发展,尤其是它的种植面积与新鲜薯的质量均居世界首位,其相关的经济收益也在稳步提升中。它作为美丽的塞上江南宁夏的主导性的产业之一,所以得到了优先发展。由于宁夏的地理特点,地处西北±地多为沙地,因此这里产出的马铃薯有很多特点等特点,如这里产出的马铃薯个头均匀、物质含量丰富、且受到环境的影响这里的马铃薯没有污染,因此这里产出的马铃薯其薯肉的品质在全国都很

4、出名,所以送里也成为了我国重要的新鲜薯生产基地。在宁夏已经在淀粉生产加工、马铃薯作为鲜食和菜用以及它的种毫生产等几个方面做到了相互支撑、互为促动。由于它的分类等级、市场的竞争能力以及产业的经济效益,都是由鲜薯肉的品质决定,所以说马铃薯的品质的无损检测环节是马铃薯在进行各种加工之前非常重要的环节,特别是其外部的形状以及重量等品质,可以直接说明他的品质优劣,所以本课题主要就是基于马铃薯的形状及重量的外部品质进行无损分级。.........1.2国内外研究现状早在上世纪国际上的部分学者就将已经高光谱成像和机

5、器视觉应用到对马铃薯形状以及重量的无损检测中并对它进行了一系列的研究,但是由于受到了当时的技术限制,使得在进行无损分类时的效率与准确率都很低。在国内,上述技术的发展相对比较慢,因为在该技术方面与国外相比我们起步就晚。虽然现在随着各项技术的发展,我国在送些方面的发展也到了一定的水平,但是对于马铃薯的形状和重量无损检测的研究却很少,所以研究的前景很广阔。目前在国外使用高光谱成像技术进行无损检测的相关研究也进行了十年左右的时间。如在无损检测表皮损以及表皮的污染方面,K.Lee、ElMasry与B.Park等

6、提出了将化学计量学和建立相关物质相结合的方法,建立了对蔬菜的品质的预测模型法实现了对其品质的无损检测。J.Qin、G.ElMasiya和D.P.Ariana等通过将高光谱检測技术应用到对脑菜内部变质无损检测中,检测的结果很好,基本达到了目的。在检测的过程中他们通过比较不同的图像降维方法,然后根据检测的效果选择效果最好的算法,这样既有利于对特征光谱的选取,又提高了无损检测时的精确度。由于高光谱技术的众多优点,所以将该技术也应用到工业生产中,如在自动化的生产线上也可以使用高光谱图像技术检测检测所生产产品的

7、质量等[18-19]。.......第二章马铃薯图像的前期预处理2.1高光谱成像技术简介基于多窄波段的影像数据技术的高光谱成像技术是近二十年来才发展起来的,该技术同时汇集了现有的新型探测器技术与精密光学机械以及微弱信号探测最后利用高效率的信号处理技术和计算机技术的综合型技术,其应用的邻域很广,如在地质、海洋、农业、大气和环境中的应用。高光谱图像技术很好的将已有的二维成像技术和光谱技术综合利用起来,在其成像过捏中既我们可以利用成像技术可料获得待测目标的影像数据,又可以利用光谱的相关技术获得待测目标的光谱

8、数据,从而不仅可以得出待测目标的物质结构和化学成分,还可以为分析与判断待测目标属性提供一定的依据,具有高光谱分辨率的巨大优点。高光谱数据是一种图像与光谱相结合的数据源,它既包含了被检测目标的图像数据又包含了光谱的数据。如图2-1所示,可看出该高光谱波长范围内,每隔2-3nm就得到一幅高光谱图像;从谱数据的角度观察,不难发现它既能够给出每一幅图像上任意的像素点在各个波段上的光谱强度信息,又具有很高的光谱分辨能力。本论文只是针对于高光谱图像技术的围像数据。.