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基于高光谱成像技术的甘薯损伤检测与分析
浏览次数:366发布日期:2023-02-23
甘薯是世界上一种重要的作物,在我国的甘薯种植面积与产量均为世界前列。甘薯富含淀粉、多种维生素、膳食纤维、蛋白质以及钙、磷、铁等无机盐,具有延缓人体衰老、提高免疫力、防癌等功能。然而甘薯的损伤问题是困扰着种植者与加工者的重要问题。甘薯的损伤主要包括冻伤与病害等,具有损伤的甘薯会逐渐氧化腐烂,且会逐渐感染其他健康甘薯,造成严重的经济损失。利用高光谱成像技术将有缺陷的甘薯从健康甘薯中区分出来,可以预防甘薯之间的交叉感染,提高甘薯品质。
 
山东农业大学邵园园副教授团队将龙薯九号甘薯作为研究对象,利用江苏双利合谱GaiaField-V10E便携式高光谱成像系统对健康、冻伤和病害的甘薯样本如图1所示,进行采集高光谱图像,实验设备及采集流程如图2所示,光谱曲线如图3所示,
 

图1 甘薯样本图

 

图2 采集流程

 

图3 甘薯的光谱曲线(原始光谱、SNV预处理后的光谱与平均光谱)

 

分别采用MC-UVE、RF和SPA方法提取特征波长,如图4所示。基于这三种方法提取出的特征波长分别建立PLS-DA和LDA模型,均取得了较好的分类结果。其中RF-PLS-DA模型表现最好,总的判别准确率高达92.86%,健康、冻死、病害三类分别的判别准确率为97.14%,94.29%和87.14%。LDA分类模型的预测结果,以三维散点图的形式呈现在图5中。

 

从图5可以看出在MCUVE-LDA模型中,冻伤地瓜和病害地瓜样本还有一定的重叠,说明该模型对于区分冻伤和病害这两类样本效果并不是特别好。而另两种模型的效果较好,其中SPA-LDA模型效果好,总的识别率高达*。
 

图4 提取特征波长

 

图5 LDA模型的三维散点图(MCUVE-LDA模型,RF-LDA模型和SPA-LDA模型)

 

结果表明:利用高光谱成像技术可以鉴别冻伤甘薯和病害甘薯,为甘薯的存储与加工提供了理论依据,为提升甘薯产业的经济效益提供帮助。

 

第一作者简介:
邵园园,工学博士,山东农业大学副教授,硕士生导师。
主要研究方向:1、农业机械设计,包括播种育苗移栽机械、免耕播种机械、秸秆后处理机械及苹果、花生、甘薯收获机械等。
2、机构运动与动力学优化仿真;精准农业、农产品检测、图像识别、高光谱图像处理等。
 
参考文献:Shao Y , Liu Y, Xuan G , et al. Detection and analysis of sweet potato defects based on hyperspectral imaging technology [J].Infrared Physics and Technology, 127(2022): 104403.