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基于高光譜圖像的藍莓糖度的無損檢測

訪問量:1623 發(fā)布時間:2024-06-20

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藍莓果肉細膩,風味獨特,果實中含有豐富的營養(yǎng)成分,被稱為“水果皇后”,具有防止腦神經(jīng)老化、保護視力、抗癌、增強人機體免疫等功能,市場前景廣闊。藍莓糖度是評價藍莓質(zhì)量的一個重要指標。傳統(tǒng)藍莓糖度檢測是破壞性的,無損檢測是一個重要的發(fā)展趨勢。

1、圖像數(shù)據(jù)采集

藍莓樣本的高光譜圖像

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提取兩幅高光譜圖像的光譜數(shù)據(jù):分別選取每個樣本表面不同感興趣區(qū)域(ROI),得到的原始反射光譜曲線

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對應(yīng)感興趣區(qū)域的原始光譜曲線,提取出平均光譜值,共得到三組48x256光譜數(shù)據(jù)矩陣

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根據(jù)不同波段下高光譜圖像及光譜曲線,Band 1-Band 50存在較大的噪聲,圖像模糊,選取數(shù)據(jù)時只選取Band 51-Band 250(1031.11nm-1699.11nm)200個波段的進行建模前36顆藍莓光譜值用于建立模型,后12顆用于模型檢驗,

2、模型建立與分析

藍莓糖度預(yù)測模型的建立主要采用偏最小二乘回歸法(PLSR)不同的光譜數(shù)據(jù)得到不同的預(yù)測模型直接利用去除噪聲的200個波段建模對200個波段的光譜數(shù)據(jù)進行PCA降維,選取累積貢獻率達99.9%n個主成分,再用PLSR建模對反面全區(qū)域的256個光譜波段利用SPA選取特征波段,再用PLSR建模直接對反面全區(qū)域的200個波段進行循環(huán)建模,先兩兩組合,再用三三組合建模

3預(yù)測模型建立

正面部分區(qū)域光譜數(shù)據(jù)PLSR模型

預(yù)測模型:

y=8.1109+0.3989x+0.2848x+.+ 0.809x200

其中,x1,x2,…,x200band 51-band250的平均光譜值,y是藍莓糖度值。

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利用預(yù)測模型,代入12顆檢驗藍莓的光譜數(shù)據(jù),得到預(yù)測糖度值如下表所示

1.藍莓正面部分區(qū)域預(yù)測糖度值和真實糖度值的比較

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2.藍莓正面全區(qū)域預(yù)測糖度值與真實值

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3.藍莓反面全區(qū)域預(yù)測糖度值與真實值

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三組數(shù)據(jù)所得到的預(yù)測模型預(yù)測糖度值與藍莓真實糖度值曲線

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利用PCA對藍莓光譜數(shù)據(jù)進行降維處理降維后的數(shù)據(jù)再利用PLSR建模,PCA降維后,選取總貢獻率達到99.9%的前n個主成分。正面部分區(qū)域和正面全區(qū)域提取的光譜數(shù)據(jù)降維后選取了7個主成分反面全區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)降維后提取了前10個主成分利用PCA降維后選取的主成分,再進行PLSR建模。根據(jù)預(yù)測模型函數(shù)式,得到三組數(shù)據(jù)預(yù)測糖度值

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先用PCA降維,再進行PLSR建模。根據(jù)預(yù)測模型函數(shù)式,得到三組數(shù)據(jù)預(yù)測糖度值與真實糖度值的曲線

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4、總結(jié)

比較不同數(shù)據(jù)建立的各個預(yù)測模型,波段循環(huán)組合建模挑選出來的最優(yōu)波段組合預(yù)測模型的預(yù)測糖度值和真實糖度值的相關(guān)系數(shù)R分別為0.540.61,為其他波段組合建立模型中的最大,而平均相對誤差分別為12.6%11.9%,為其他波段組合建立模型中的最小,而檢驗集均方根誤差較小,可得波段循環(huán)組合建模后挑選的最優(yōu)模型預(yù)測效果較其他波段組合更好


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