马铃薯外部缺陷的高光谱技术无损检测研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得宁夏大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：萄、文≥争时间：2口绛年西月引日关于论文使用授权的说明本人完全了解宁夏大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或

2、扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意宁夏大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)研究生签名：导师签名：苏文浩红p司时间：山竹年0．5-月3j日时间：少片年噶13J日摘要本文以马铃薯为研究对象，对马铃薯不同类型的表面缺陷做了相关检测研究。由于马铃薯的一些外部缺陷对其品质造成了严重的影响。传统的人工挑选分级方法存在效率低、劳动强度大、客观性不够强和容易误检等缺点，阻碍了马铃薯在实际大量生产加工过程中准确、快速分级。利用可见光．近红外高光谱成像技术(4

3、00～1700nm)，结合图像处理方法，建立了马铃薯外部缺陷检测的识别算法，从而实现了对马铃薯外部品质的综合评价，为下一步开发在线、实时、快速的无损检测系统提供理论依据。主要研究内容和结果如下：(1)利用高光谱图像技术在400～1000nm的光谱区域检测马铃薯各种外部缺陷，通过特征波段主成分分析法和图像差值算法建立马铃薯外部缺陷在线无损检测方法。该研究以6种缺陷类型(机械损伤、孔洞、疮痂、表面碰伤、绿皮、发芽)以及合格的马铃薯为研究对象，分别获取它们的高光谱图像，提取并分析高光谱图像中感兴趣区域的反射率光谱：(

4、2)主成分分析法用于光谱数据降维，根据所有类型马铃薯第二个主成分图像(PC2)的权重系数曲线的局部极值选取5个特征波长(478、670、723、819和973nm)：(3)对选出的特征波长进行主成分分析得N5个新的主成分图像，并针对不同的马铃薯缺陷类型分别选出马铃薯缺陷部位与周围区域灰度值差别最明显的主成分图像，通过阈值分割、腐蚀、膨胀和连通度分析等图像处理方法对马铃薯的外部缺陷进行识别，正确识别率达至1J82．50％。(4)为进一步消除马铃薯图像背景区域灰度值对其缺陷部位的影响，同时提高缺陷部位与周围区域的对

5、比度，该研究又提出图像差值算法，并与特征波长主成分分析法相结合，再经过阈值分割、腐蚀、膨胀和连通度分析等步骤对全部7种类型马铃薯的正确识别率达到96．43％。试验结果表明高光谱图像技术结合图像处理方法可以有效地识别马铃薯外部缺陷。(5)为探讨马铃薯各种外部缺陷在线快速无损检测的可行性，在900-1700nm的近红外光谱区域，基于高光谱图像技术建立一套合适的检测方法。该研究以5种缺陷类型以及合格的马铃薯为研究对象，分别获取它们的高光谱图像，并提取高光谱图像中感兴趣区域的反射率光谱；(6)主成分分析法用于光谱数据降

6、维，选取7个特征波长(990，1026，1109，1226，1285，1464，1619nm)；(7)再次对选出的特征波长进行主成分分析，并选出第二个主成分图像用于马铃薯外部缺陷的图像识别，正确识别率达到71．25％。(8)为提高识别率，该研究又提出波段比算法，并与特征波长主成分分析法相结合，正确识别率达到97．08％。试验结果表明基于近红外高光谱图像技术的图像识别方法可以有效地识别马铃薯外部缺陷。关键词：马铃薯，缺陷，高光谱成像技术，特征波段，图像处理，无损检测AbstractInthispaper'thep

7、omto骶theresearchobject，onwhichthedifferenttypesofsurfacedefectswereresearched．Someexternaldefectsofpotatocausedseriousinfluenceonthequality．ThetraditionalclaSsificationmethodislowefficiency,biglaborintensity,poorobjectivityanddifficulttoidentifyshortcomings．

8、Usinghyperspectralimagingtechnologyofvisiblelighttonearinfrared(400～1700nm)，combinedwithimageprocessingmethod，establishedtherecognitionalgorithmofpotatoexternaldefects，SOastorealizethecomprehens