【摘 要】
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中国的苹果种植面积是世界上最大的国家,也是世界上苹果产量最高,苹果消费量最高的国家,但由于在苹果的分选和储运环节缺少对品质变化的有效监测,我国苹果采摘后损失率高达20%,远高于美国等发达国家。在苹果的分选和储运环节实现高效的水果无损检测是保证苹果质量的前提,但国内大部分果园仍以手工分选为主,机器分选为辅,劳动强度大、分选一致性低。面临国内对于各行各业现代化的要求,水果行业已经不仅限于对产量上的比较
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中国的苹果种植面积是世界上最大的国家,也是世界上苹果产量最高,苹果消费量最高的国家,但由于在苹果的分选和储运环节缺少对品质变化的有效监测,我国苹果采摘后损失率高达20%,远高于美国等发达国家。在苹果的分选和储运环节实现高效的水果无损检测是保证苹果质量的前提,但国内大部分果园仍以手工分选为主,机器分选为辅,劳动强度大、分选一致性低。面临国内对于各行各业现代化的要求,水果行业已经不仅限于对产量上的比较,更是要对其生产方式进行改变,基于此,水果无损检测技术层出不穷,发展迅速,多光谱技术作为一种新兴的光谱技术已成功应用于食品,工业等领域,本研究基于多光谱技术结合特征提取算法和分类模型实现对表皮有损苹果和表皮无损苹果的高效识别,探索多光谱技术在水果无损检测上的应用。本研究基于多光谱成像技术搭建多光谱数据采集平台,采集苹果在675～975nm区间内25个波段的多光谱图像信息。然后对采集到的苹果图像信息进行特征提取,在局部二值模式和梯度直方图这两种传统特征提取算法基础上,增加了三种改进的局部二值模式算法包括完全局部二值模式、局部导数模式和局部四值模式特征提取算法来进行苹果的图像特征提取,基于决策树分类模型,以平均识别准确率、模型运行时间和特征提取维数作为评价指标,优选出完全局部二值模式特征提取算法中的CLBPS/M特征提取算子来提取苹果的特征信息。将提取到的苹果特征信息分别通过K-近邻算法、随机森林算法、支持向量机算法和反向神经网络算法搭建分类模型,得到不同算法基于CLBPS/M特征提取算子下的对表皮有损苹果和表皮无损苹果的多光谱图像信息的识别准确率、召回率和特异度。经过三种评价指标和模型运行时间的对比优选出K-近邻分类算法作为本研究的最优算法,在该分类模型下,25个波段上的识别准确率均值达到了 98.09%,模型运行时间为0.0769s。本文利用多光谱技术采集苹果的多光谱图像,结合完全局部二值模式特征提取算法可以有效提高分类模型对表皮有损苹果和表皮无损苹果的识别准确率且分类时间短。本研究基于此构建了一个快速、准确的无损苹果识别模型实现了对表皮有损苹果和表皮无损苹果的快速识别,也为之后多光谱技术在水果无损检测上的应用提供一定的借鉴。图[38]表[13]参[84]
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