基于計算機視覺的枸杞分級方法研究.pdf

1、枸杞為我國傳統(tǒng)名貴中藥材，近年來枸杞作為滋補品越來越被人們所喜愛，枸杞制品在醫(yī)藥工業(yè)和食品工業(yè)等方面不斷發(fā)展，需求量顯著提高，枸杞產地與品質的管控與檢測方法也迫切需要改進與提高。目前對枸杞品質、產地的評價主要有感官鑒別、顯微鑒別、化學成分分析鑒別等幾種常見方法，以上理化方法都具有一定的局限性。枸杞的真?zhèn)蝺?yōu)劣缺乏系統(tǒng)、科學的鑒別，較難打入國際市場。保證枸杞質量的劃分，建立一種快速、無損的枸杞質量檢測系統(tǒng)，來對不同產地的枸杞進行鑒別，已成為

2、重要的研究課題。
　　隨著計算機技術的發(fā)展，以圖像處理為基礎的計算機視覺技術在農產品質量檢測領域得到廣泛的研究應用，但其在枸杞分級中的研究應用尚未見報道。本課題探索性的利用計算機視覺技術對不同產地的枸杞進行分級，通過對枸杞樣品的7種可見光圖像及高光譜圖像進行研究建立判別模型，并進行優(yōu)化，為枸杞的產地與品質的快速分級提供理論和實踐的借鑒。論文主要工作如下：
　　一、基于7種可見光圖像的枸杞分級研究
　　1．通過實驗室自制

3、的圖像采集系統(tǒng)采集3個產地共6個等級的枸杞樣品的7種可見光光源下的圖像（包括紅色、藍色、綠色、紫色、黃色、青色和白色），分別提取枸杞樣品7種可見光圖像的顏色和紋理特征參量。
　　2．通過圖像信息熵的理論，研究不同顏色光源對圖像的影響，選擇最有利于枸杞分級的光源，并且基于提取的特征參量，通過Fisher判別分析(FDA)，對其結果進行驗證，得到白光下的枸杞圖像分級正確率最高達到了91.4％，分級效果最好。
　　3．為進一步提高

4、白光下的枸杞圖像的分級正確率，提出了一種基于WilksΛ準則的核Fisher判別分析(KFDA)分級方法，分級正確率和驗證率分別達到100%和87.8%，正確率和驗證率均有顯著提高。
　　二、基于高光譜圖像技術的枸杞分級方法研究
　　1．通過實驗室的高光譜圖像采集系統(tǒng)，采集6個等級枸杞樣品在371.05～1023.82nm波段范圍內的高光譜圖像。
　　2．通過基于信息熵與互信息熵相結合的方法確定枸杞高光譜圖像的特征波長

5、為950nm，并提取特征波長下所對應的高光譜圖像進行分析。
　　3．基于提取枸杞樣品高光譜圖像的紋理特征參量，通過FDA判別分析驗證基于信息熵的特征波長選擇方法的有效性，結果表明950nm波長下的高光譜圖像分級正確率最高達到99.4%，證明了該方法的有效性。
　　4．建立了基于枸杞高光譜圖像光譜信息的FDA分級模型，分級正確率和驗證率均達到100%。
　　三、對比分析了普通圖像以及高光譜圖像的分級結果，基于高光譜圖像光