[发明专利]基于光纤光谱技术的苹果表面早期损伤快速无损识别方法在审
| 申请号： | 201811021625.0 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109272030A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 孟庆龙;张艳;尚静 | 申请（专利权）人： | 贵阳学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 贵阳春秋知识产权代理事务所(普通合伙) 52109 | 代理人： | 杨云 |
| 地址： | 550005 贵州*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于光纤光谱技术的苹果表面早期损伤快速无损识别方法，该方法包括以下步骤：收集完好无损和表面有轻微损伤苹果样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；利用光谱采集系统采集校正样本集和检验样本集中苹果样本的光谱反射率，得到校正和检验样本集原始光谱数据；采用标准正态变换（SNV）对原始光谱数据进行预处理，并利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维，以提取能反映苹果表面早期损伤的特征光谱，建立校正和检验样本集特征数据库；最后，利用简化的K最近邻（SKNN）模式识别方法，建立苹果表面早期损伤的识别模型。本发明基于光纤光谱技术结合化学计量学，可快速、无损识别出表面有轻微损伤的苹果。 | ||
| 搜索关键词： | 损伤 检验样本 苹果表面 校正 光纤光谱 无损 预处理 原始光谱数据 样本集 苹果 样本 光谱采集系统 光谱反射率 化学计量学 特征数据库 主成分分析 光谱数据 技术结合 模式识别 随机分配 特征光谱 正态变换 最近邻 降维 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于光纤光谱技术的苹果表面早期损伤快速无损识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1）样本光谱的建立：收集完好无损和表面有轻微损伤苹果样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；利用光谱采集系统采集校正和检验样本集中样本的光谱反射率，得到校正和检验样本集原始光谱数据；2）样本原始光谱数据预处理：采用标准正态变换（SNV）对校正和检验样本集原始光谱进行预处理，以消除表面散射以及光程变化对光谱的影响；3）样本特征光谱数据库的建立：采用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维，以提取能反映苹果表面早期损伤的特征光谱，建立校正和检验样本集样本特征光谱数据库；4）建立识别模型：采用简化的K最近邻（SKNN）模式识别方法结合化学计量学建立苹果表面早期损伤识别模型，然后对该模型校正并预测评估；5）识别模型的验证：利用校正集样本和检验集样本分别检验模型对苹果表面早期损伤的正确识别率。
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