基于高光谱成像技术的山楂损伤和虫害缺陷识别研究
本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。
山楂具有很高的营养和保健价值。既可以深加工成果粉和果饮等产品;又对高脂血症和心脑血管系统有重要的药用价值。然而损伤和虫害的存在严重影响了山橙的产量和品质，损伤是指采摘或运输过程中受到撞击或挤压而引起的，此区域在储存期间后会受到病菌的侵害，最终导致果实腐烂等;虫害由桃小食心虫等引起，其幼虫蛀入果实后，形成针孔大小的入果孔，果里面有微量水珠状胶，幼虫在果内串食，果内充满粪便，所以有必要对损伤和虫害缺陷样本进行研究。在实际生产过程中，利用人工将损伤和虫害的样本剔除，不仅耗时且效率低下，因此迫切需要一种能够快速、准确识别出山植损伤和虫害的方法。高光谱成像技术是一种光谱和图像的融合 技术，具有分率高、波段多等特点，近年来其在水果检测方面应用广泛。
基于高光谱成像技术从定性分析和特征识别两个角度对山植的损伤和虫害区域进行识别研究。主要研究结论:
(1)运用SNV-PLSR-LS-SVM方法对山的损 伤、虫害、完好、花尊和果梗五个区域的测试集光谱数据(共 57 个)识别效果**，正确率为 91.23%。
(2)采用 PCA 进行 10 条特征波段下单波段图像的数据压缩，然后分别采用“sobel”算子和区域生长算法“Region-grow”识别出山植的边缘与缺陷特征区域。特征识别得出单损伤、单虫害和损伤及虫害样本的识别率为 95.5%86.67%和100%。
定性分析和特征识别两者都达到识别山损伤和虫害的目的。本研究可以为山在线检测设备提供理论支持和依据。但对于花尊中存在虫害，其样本误判率比较高的问题以及果梗、花尊与山植主体的不同，有必要继续研究以完善对山植损伤和虫害的识别。
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