【摘 要】
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粮食是一个国家重要的战略物资,同时又是人民最基本的生产生活资料,它和社会的稳定和谐、政治的安宁和平、经济的繁荣密不可分。而我国也一直把粮食安全作为粮食行业内重点关注的民生问题。其中,玉米作为本国三大原粮之一,其质量安全的重要性自然不言而喻。玉米在储藏过程易受真菌侵染而发生霉变,进而丧失食用和使用特性,给粮食行业及农民带来严重损失。如果能在早期检测出玉米霉变状态并及时采取应对措施,对提高其储藏稳定性
【基金项目】
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中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金“玉米霉变粒高光谱图像鉴定方法研究（ZX1937）”; “辽宁省自然科学基金指导计划项目（2019-ZD-0260）”
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粮食是一个国家重要的战略物资,同时又是人民最基本的生产生活资料,它和社会的稳定和谐、政治的安宁和平、经济的繁荣密不可分。而我国也一直把粮食安全作为粮食行业内重点关注的民生问题。其中,玉米作为本国三大原粮之一,其质量安全的重要性自然不言而喻。玉米在储藏过程易受真菌侵染而发生霉变,进而丧失食用和使用特性,给粮食行业及农民带来严重损失。如果能在早期检测出玉米霉变状态并及时采取应对措施,对提高其储藏稳定性、延缓品质劣变、减少损失浪费至关重要。因此,本文基于高光谱成像技术,结合机器学习算法,开展玉米籽粒不同霉变状态识别方法研究。首先在400-1000nm光谱范围内采集不同等级玉米籽粒高光谱图像,建立不同类型籽粒光谱和图像数据集,以测定的真菌孢子数为依据,将籽粒霉变状态分为安全籽粒、轻度霉变、中度霉变和重度霉变4个等级。其次利用Tamura算法提取图像中的颜色特征和纹理特征,利用变量组合集群分析法（VCPA）优选出16个光谱特征波长变量,结合极限学习机（ELM）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）算法分别建立了VCPA-ELM、VCPA-PLSR和VCPA-SVM模型判别玉米籽粒霉变等级。其中VCPA-ELM模型用于玉米霉变粒识别效果较为理想,对校正集和测试集的正确识别率分别为94.21%和93.68%。为了进一步提升模型精度,采用群体智能优化算法对VCPA-ELM模型进行优化,分析比较优化结果可知粒子群优化算法对模型识别准确率的提升效果更优,校正集和测试集的正确识别率分别达到98.42%和97.89%。最后进一步将不同霉变等级在玉米籽粒图像上进行像元级和对象级可视化表达,实现对玉米籽粒霉变程度的直观展示。综上所述,本研究基于VCPA-ELM模型的高光谱成像技术在玉米籽粒霉变状态的检测中表现良好,有望作为批量、在线检测玉米霉变状况的参考方法,提高粮食储存安全性。
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