【摘 要】
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提出应用机器视觉和近红外光谱信息融合技术进行河套蜜瓜品质的评价,利用自行开发设计的在线检测系统获取154个试验样本的图像信息和光谱信息,通过对采集样本应用支持向量机算
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31160248);国家科技支撑计划(编号:2015BAD19B03)
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提出应用机器视觉和近红外光谱信息融合技术进行河套蜜瓜品质的评价,利用自行开发设计的在线检测系统获取154个试验样本的图像信息和光谱信息,通过对采集样本应用支持向量机算法进行数据融合。结果发现,基于多信息融合技术能够更有效地对蜜瓜的品质进行识别,评判的准确性较单个信息模型有所提高,当把蜜瓜的颜色特征、体积和果形指数作为外部特征融合蜜瓜光谱特征进行建模时效果最好,其模型的r、均方根校正偏差(RMSE)高达0.863 0、0.940 7。
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