【摘 要】
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中国作为重要的粮食生产国,食品安全问题和众多的产业发展直接相关。玉米作为重要的食品材料和化工原料,在储存和运输过程中由于自身的高含水量极易发生霉变,这类霉变通常会严重影响作为原料的粮食应用型。而作为植物种子的玉米霉变也会造成严重的作物减产,因此亟待一种能高效、快速且无损的非接触式技术进行原料监督。光谱学与光谱成像技术是农业无损检测领域的经典技术,但应用于玉米种子的发霉检测研究仍然较少,本研究针对霉
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中国作为重要的粮食生产国,食品安全问题和众多的产业发展直接相关。玉米作为重要的食品材料和化工原料,在储存和运输过程中由于自身的高含水量极易发生霉变,这类霉变通常会严重影响作为原料的粮食应用型。而作为植物种子的玉米霉变也会造成严重的作物减产,因此亟待一种能高效、快速且无损的非接触式技术进行原料监督。光谱学与光谱成像技术是农业无损检测领域的经典技术,但应用于玉米种子的发霉检测研究仍然较少,本研究针对霉变种子进行了一系列特征研究。具体而言,采用东北农业大学ARLOST实验室的高光谱成像平台完成玉米种子的图象数据采集,通过校正和预处理进行信息强化,进一步的通过特征提取完成研究对象的纹理特征、形态特征和光谱信息特征,并进行相应的降维处理。该过程采用几种方式进行对比研究,最终采用SPA的特征提取方法实现维度的压缩处理。本文应用已有技术进行组合对比,找出了一种玉米籽粒表面亮度不均校正的方法。提高了识别玉米籽粒霉变的准确率,得出经过变量标准化的光谱数据建立模型可以提高玉米种子霉变识别率。通过比较光谱特征提取和纹理特征提取研究玉米种子高光谱图像特征提取方法.共有二种光谱特征提取方法:PCA(主成分分析),SPA(连续投影算法);PCA(主成分分析)提取的主成分为2个,涵盖原信息的90%以上,SPA(连续投影算法)为490nm,572m,735mm,845nm。通过比较两种特征波长提取方法,可以得出连续投影法是最佳的光谱特征提取方法。纹理特征主要选择能量,熵,惯性矩和相关性。通过实验发现,结合纹理特征的光谱特征是最好的高光谱图像特征提取方法。通过比较LDA(线性判别分析),k最近邻(KNN)和SVM(支持向量机)这三种建模方法,对玉米种子霉变进行建模和识别的方法研究。通过对玉米种子霉变鉴定的不同识别模型的分析,得出SG(图像平滑技术)+SPA(续投影算法)+SVM(支持向量机)和SG(图像平滑技术)+SPA(续投影算法)+LDA(线性判别分析)是最佳识别模型。验证集中健康样本和霉菌样本的正确识别率分别为100%。综上所述,本文得出结论:变量标准化结合连续投影方法结合光谱特征结合纹理特征结合SG(图像平滑技术)+SPA(连续投影算法)+SVM(支持向量机)和SG(图像平滑技术)+SPA(连续投影算法)+LDA(线性判别分析)是最好的建模方法。本文可以作为玉米种子霉变高光谱检测的基础,它将在未来检测玉米种子病害的高光谱成像技术中发挥作用。
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