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基于高光谱成像的水果损伤分析研究
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  • 英文篇名:Damage Analysis of Fruits Based on Hyper spectral Imaging
  • 作者:韩浩然 ; 李蒙 ; 杜德伟 ; 潘明康 ; 王鑫野
  • 英文作者:HAN Haoran;LI Meng;DU Dewei;PAN Mingkang;WANG Xinye;College of Physics and Electronic, Yunnan Normal University;Provincial Key Laboratory for Opto-electronic Information Technology;
  • 关键词:水果损伤 ; 高光谱 ; 波段比算法 ; 主成分分析 ; 支持向量机
  • 英文关键词:fruit injury;;hyper-spectral;;band ratio algorithm;;principal component analysis;;support vector machine
  • 中文刊名:HNKJ
  • 英文刊名:Henan Science and Technology
  • 机构:云南师范大学物理与电子信息学院;云南省光电信息技术重点实验室;
  • 出版日期:2018-04-05
  • 出版单位:河南科技
  • 年:2018
  • 期:No.636
  • 基金:国家自然科学基金(61168003);; 国家级大学生创新创业训练计划项目(201510681004);; 云南省科技计划项目(2016FB108)
  • 语种:中文;
  • 页:HNKJ201807021
  • 页数:5
  • CN:07
  • ISSN:41-1081/T
  • 分类号:30-34
摘要
高光谱成像技术包含图像信息和光谱信息。本文利用高光谱成像技术检测苹果摔伤,主要采用主成分分析、波段比算法和支持向量机分析所采集的高光谱图像数据。实验结果表明,波段比算法和主成分分析法分类识别正确率为93.3%,与支持向量机相比更适用于苹果摔伤的实时快速检测。
        Hyper-spectral imaging technology includes image information and spectral information. This paper usedhyperspectral imaging technology to detect apple fall. In the process of experiment, principal component analysis,band ratio algorithm and support vector machine were used to analyze hyperspectral image data collected. The experi-mental results showed that the accuracy of band ratio algorithm and principal component analysis was 93. 3%, whichwas more suitable for real time and fast detection of apple fall than support vector machine.
引文
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