【摘 要】
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在粮食储藏期间,储粮害虫的感染对粮食的安全造成了巨大的危害,尤其是隐蔽性害虫在粮粒内部进行为害,肉眼无法观察,极易爆发成灾,造成粮食的发热霉变,使粮食质量下降,营养价值大打折扣,从而造成巨大的经济损失。因此,隐蔽性害虫的早期检测对于保证粮食品质,降低储藏过程中的粮食损失具有重大意义。本研究利用X射线成像技术和近红外光谱技术对小麦中的隐蔽性害虫进行检测,通过X射线技术获取的高清图像信息,观察隐蔽性害
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在粮食储藏期间,储粮害虫的感染对粮食的安全造成了巨大的危害,尤其是隐蔽性害虫在粮粒内部进行为害,肉眼无法观察,极易爆发成灾,造成粮食的发热霉变,使粮食质量下降,营养价值大打折扣,从而造成巨大的经济损失。因此,隐蔽性害虫的早期检测对于保证粮食品质,降低储藏过程中的粮食损失具有重大意义。本研究利用X射线成像技术和近红外光谱技术对小麦中的隐蔽性害虫进行检测,通过X射线技术获取的高清图像信息,观察隐蔽性害虫米象（Sitophilus oryzae）、玉米象（Sitophilus zeamais）和谷蠹（Rhyzopertha dominica）在小麦籽粒内部的完整发育过程,然后利用YOLOv5目标检测网络对害虫图像进行分类识别;利用近红外光谱仪采集感染不同生长阶段米象和玉米象的小麦的光谱信息,首先对数据进行预处理,然后通过对所得数据进行定性分析,建立ELM分类模型对感染不同生长阶段米象和玉米象的小麦进行分类识别。主要得出如下结论:（1）通过X射线成像技术获得的高清图片显示,三种害虫在生长发育过程中的体长变化,从卵发育到蛹期体长逐渐增加,蛹期达到最长,羽化为成虫后体长缩短;在30±1℃,70±2%RH条件下,米象的一个完整发育历期需要27-30 d,玉米象的一个完整发育历期需要27-29 d,谷蠹的一个完整发育历期需要29-34 d。通过测量三种害虫的体长、虫洞长度和宽度的变化,将米象和玉米象划分为七个生长阶段,由于谷蠹生活习性的差别,将谷蠹划分为六个生长阶段,为了便于进一步分析,一龄幼虫和二龄幼虫划分为“低龄幼虫”,三龄幼虫和四龄幼虫划分为“老龄幼虫”。（2）对所获图像上的含虫麦粒进行提取得到网络训练所需的数据集,根据虫洞长度、虫洞宽度和害虫体长对数据分类,按照8:2的比例划分为训练集和测试集,结果显示YOLOv5网络对米象、玉米象和谷蠹的分类准确率分别为90%、93.5%和95%,并且在本实验平台上,处理1幅图像的平均时间在90 ms左右,说明该识别模型可以保证一定的预测速度。实验结果表明YOLOv5s网络结构能快速检测出经X射线成像后的小麦中的隐蔽性害虫。（3）利用ELM对小麦中隐蔽性害虫不同生长发育阶段的近红外光谱数据进行分类识别,采用SNV+De-trending和De-trending的预处理方式分别对感染米象和玉米象的小麦数据进行预处理,然后利用PCA降维选择合适的特征维数进行定性分析,目标维数分别降维到120维和100维时对米象和玉米象的分类准确率有所提高,最后利用ELM对光谱数据进行分类,对感染米象和玉米象的小麦总体分类精度分别为90%和93.13%,运行时间分别为0.0625 s和0.078 s,并建立SVM分类模型与ELM分类模型进行对比,SVM对感染米象和玉米象的小麦总体分类精度分别为85.42%和91.67%,运行时间分别为3.38 s和5.24 s。ELM模型能够快速判断米象和玉米象在小麦中的发育阶段,区分有虫和无虫小麦,对粮食中隐蔽性害虫的早期检测具有潜在的实用价值。
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