融合多源信息的蘋果霉心病在線檢測(cè)方法研究.pdf

1、近年來我國(guó)幾大蘋果主產(chǎn)區(qū)均已出現(xiàn)不同程度的霉心病病害，蘋果霉心病發(fā)病呈逐年上升態(tài)勢(shì)，給整個(gè)產(chǎn)業(yè)造成了嚴(yán)重?fù)p失。現(xiàn)有霉心病無損檢測(cè)方法多基于近紅外光譜分析技術(shù)，采用漫反射、透射進(jìn)行全波段光譜病害分析，實(shí)現(xiàn)了單個(gè)蘋果樣品霉心病檢測(cè)，但仍存在檢測(cè)過程自動(dòng)化程度低，復(fù)雜度高的問題，難以滿足果品產(chǎn)業(yè)在線分選對(duì)檢測(cè)方式、檢測(cè)速度、可靠性等方面的實(shí)際需求。針對(duì)產(chǎn)業(yè)霉心病在線檢測(cè)需求，本文基于霉心病發(fā)病機(jī)理分析，提出多因子融合的霉心病在線檢測(cè)方法，構(gòu)建

2、了融合多源信息的病害判別模型，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)了相應(yīng)的霉心病在線檢測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)行了系統(tǒng)測(cè)試與驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的霉心病在線檢測(cè)方法能夠有效滿足蘋果霉心病在線高通量檢測(cè)需求，為實(shí)現(xiàn)蘋果霉心病在線檢測(cè)與保障果品質(zhì)量安全提供了新思路，對(duì)提升水果產(chǎn)業(yè)分選水平，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力具有積極意義。
　　本文具體工作及結(jié)論如下:
　　(1)霉心病在線檢測(cè)主要關(guān)聯(lián)因素分析?；谔O果霉心病病害機(jī)理分析，提取了霉心病在線檢測(cè)主要關(guān)聯(lián)因子，論

3、證了基于近紅外透射光譜及果實(shí)密度綜合檢測(cè)霉心病果的可行性，最終提出了采用霉心病特征透射光強(qiáng)、果形指數(shù)、果徑和重量作為霉心病的主要判別因子。針對(duì)霉心病特征透射波段選取需求，本文基于蘋果霉心病近紅外光譜采集平臺(tái)，獲取了樣品全光譜數(shù)據(jù)，采用偏最小二乘法進(jìn)行了特征波段篩選，最終確定在200-1100nm波段范圍的霉心病最相關(guān)波段為701nm～728nm。
　　(2)多源信息預(yù)處理方法研究。本文基于霉心病在線檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)，獲取了108個(gè)陜西

4、紅富士蘋果的圖像、重量、透射光譜數(shù)據(jù);針對(duì)蘋果果形指數(shù)信息的獲取，提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的蘋果橫縱徑在線計(jì)算方法，在線識(shí)別果實(shí)橫徑、縱徑的平均相對(duì)誤差為2.07％、2.52％;針對(duì)透射光譜和重量數(shù)據(jù)特點(diǎn)，分別測(cè)量三次數(shù)據(jù)取平均值作為樣品數(shù)據(jù);最后，采用Z-score方法對(duì)四維霉心病檢測(cè)關(guān)聯(lián)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化預(yù)處理。
　　(3)蘋果霉心病在線判別模型研究。霉心病判別具有二分類非線性特點(diǎn)，采用線性判別算法，針對(duì)四維霉心病檢測(cè)關(guān)聯(lián)

5、因子間不同組合情況構(gòu)建霉心病判別模型，結(jié)果表明四維因子融合的判別模型準(zhǔn)確率最高，達(dá)到68.18％;采用支持向量機(jī)算法，構(gòu)建了基于徑向基核函數(shù)的四維因子融合的判別模型，準(zhǔn)確率為90.91％，建模時(shí)間為5.951s;采用隨機(jī)森林算法，分析了不同決策樹個(gè)數(shù)對(duì)模型性能的影響，以150棵決策樹構(gòu)建了四維因子融合的判別模型，準(zhǔn)確率為95.45％，建模時(shí)間為0.054s。通過模型對(duì)比分析，結(jié)合本研究中在線檢測(cè)對(duì)模型復(fù)雜性、實(shí)效性的需求，最終選用隨機(jī)森

6、林算法構(gòu)建霉心病在線檢測(cè)模型。
　　(4)蘋果霉心病在線檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)與驗(yàn)證。
　　基于構(gòu)建的檢測(cè)模型，采用C++語言開發(fā)了蘋果霉心病在線檢測(cè)系統(tǒng)軟件，并將檢測(cè)模型嵌入在線檢測(cè)系統(tǒng)，搭載于蘋果霉心病在線檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了蘋果霉心病在線檢測(cè)與分選決策;采用陜西紅富士蘋果54個(gè)，進(jìn)行了系統(tǒng)整體測(cè)試，結(jié)果表明檢測(cè)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)蘋果多源信息獲取分析、病害精準(zhǔn)判別以及蘋果霉心病在線分選決策，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，霉心病在線判別精度達(dá)83.3％