針對(duì)
茶葉品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)時(shí)內(nèi)外品質(zhì)難以同時(shí)兼顧的問(wèn)題,利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)
茶葉質(zhì)量。設(shè)計(jì)一套基于光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng)采集數(shù)據(jù);通過(guò)主成分分析,從海量數(shù)據(jù)中優(yōu)選出三個(gè)波長(zhǎng)段的特征圖像;從每個(gè)特征圖像中分別提取平均灰度級(jí)、標(biāo)準(zhǔn)方差、平滑度、三階矩、一致性和熵等6個(gè)基于統(tǒng)計(jì)矩的紋理特征參量,每個(gè)樣本共有18個(gè)特征變量;再通過(guò)主成分分析對(duì)這18個(gè)特征變量進(jìn)行壓縮,提取8個(gè)主成分因子建立基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶葉等級(jí)判別模型。模型訓(xùn)練時(shí)的總體回判識(shí)別率為97%;預(yù)測(cè)時(shí)總體識(shí)別率為94%。結(jié)果表明,高光譜圖像技術(shù)可以用于茶葉質(zhì)量等級(jí)水平的評(píng)判。
完成機(jī)構(gòu):江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江212013
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