【摘 要】
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大豆的品种直接关系到大豆制品的质量和出油率，目前主要采用对大豆中蛋白质及脂肪等含量的检测来实现对大豆品种的鉴别。这种鉴别方式破坏了大豆本质，并且存在检测费用高、效率低、精度差的问题。本文基于高光谱成像技术和机器学习理论，研究了大豆品种无损快速鉴别方法。采集并建立了4个品种（每个品种200粒，共计800粒）大豆的高光谱原始图像及光谱数据集。研究了利用归一化、均值中心化、小波变换、S-G平滑滤波以及矢
【基金项目】
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国家自然科学基金（42075140）；
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大豆的品种直接关系到大豆制品的质量和出油率，目前主要采用对大豆中蛋白质及脂肪等含量的检测来实现对大豆品种的鉴别。这种鉴别方式破坏了大豆本质，并且存在检测费用高、效率低、精度差的问题。本文基于高光谱成像技术和机器学习理论，研究了大豆品种无损快速鉴别方法。采集并建立了4个品种（每个品种200粒，共计800粒）大豆的高光谱原始图像及光谱数据集。研究了利用归一化、均值中心化、小波变换、S-G平滑滤波以及矢量归一化对采集到的高光谱数据进行滤波去噪预处理，建立了基于KNN、RF及GBDT的大豆种粒无损检测模型。实验对比得出，利用主成分分析结合GBDT的检测模型精度最高，识别准确率可达99.58%，结果表明，利用高光谱成像技术结合主成分分析的GBDT 算法模型能够有效消除噪声干扰的影响，实现对大豆种粒快速、准确的无损检测，并对其他农作物的品种检测具有一定的参考意义。
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