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      光纖光譜結(jié)合模式識別無損檢測蘋果表面疤痕

      孟慶龍; 張艷; 尚靜 貴陽學(xué)院食品與制藥工程學(xué)院; 貴陽550005; 貴陽學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品無損檢測工程研究中心; 貴陽550005

      關(guān)鍵詞:光纖光學(xué) 無損檢測 模式識別 蘋果疤痕 

      摘要:為了實現(xiàn)基于光纖光譜技術(shù)結(jié)合模式識別無損檢測蘋果表面疤痕,利用光纖光譜采集系統(tǒng)采集了完好無損和表面有疤痕蘋果的光譜數(shù)據(jù),采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)和1階導(dǎo)數(shù)對原始光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;利用主成分分析方法對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進行降維,以提取能反映蘋果表面疤痕的特征光譜;利用k最近鄰(KNN)模式識別方法和偏最小二乘判別分析方法,建立了蘋果表面疤痕的識別模型。結(jié)果表明,采用主成分分析法選擇了累計貢獻率超過99%的前8個主成分作為樣本集特征光譜數(shù)據(jù),很好地實現(xiàn)了光譜數(shù)據(jù)的降維;利用1階導(dǎo)數(shù)+KNN識別模型對校正集以及SNV+KNN識別模型對預(yù)測集中正常果和疤痕果的正確率識別均高達96.0%。驗證了基于光纖光譜技術(shù)結(jié)合模式識別方法無損檢測蘋果表面疤痕的可行性。

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      {1}正文須觀點鮮明新穎、材料充實可靠、論證嚴(yán)密科學(xué);引用他人的成果,須注明出處;引證不能用來構(gòu)成本人論文的主要或?qū)嵸|(zhì)部分;層次一般采用一、(一)⒈(1)1)的層次順序。

      {2}討論應(yīng)重點闡述本文新的發(fā)現(xiàn)及得出的結(jié)論與觀點,勿作文獻綜述,不要重復(fù)在結(jié)果一節(jié)中已敘述過的內(nèi)容。

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