基于高光谱成像的烟丝中梗签分类识别研究OA北大核心CSTPCD
Research on Classification and Recognition of Stem Sticks in Shredded Cut Tobacco Based on Hyperspectral Imaging
针对烟丝中梗签分类识别检测问题,利用高光谱成像技术,结合机器学习方法对烟丝中掺杂的梗签进行分类快速识别.首先,基于短波近红外高光谱成像技术,采用标准正态变化(SNV)对烟丝和梗签光谱数据进行预处理,消除光谱散射和漫反射的影响,减少检测干扰信息.然后,利用连续投影算法(SPA)进行特征波长选择,融合极端梯度提升(XGBoost)算法,提出了 1 种基于 XGboost算法的烟丝中梗签分类模型.最后,采用Mean-shift均值漂移算法和形态学梯度算…查看全部>>
Regarding the classification,recognition,and detection of stem sticks in cut tobacco leaves,this article uses hyperspectral imaging technology and combines machine learning methods to classify and rapidly identify adulterated stem sticks in cut tobacco leaves.Firstly,based on shortwave near-infrared hyperspectral imaging technology,standard normal variate(SNV)transformation is applied to preprocess the spectral data of both cut tobacco leaves and stem …查看全部>>
陶发展;杨栋;洪伟龄;苏子淇;付主木;林志平
河南科技大学 信息工程学院,河南 洛阳 471023河南科技大学 信息工程学院,河南 洛阳 471023福建中烟工业有限责任公司,福建 厦门 361004中国烟草总公司郑州烟草研究院 烟草工艺重点实验室,河南 郑州 450001河南科技大学 信息工程学院,河南 洛阳 471023福建中烟工业有限责任公司,福建 厦门 361004
计算机与自动化
高光谱成像机器学习梗签连续投影算法XGBoost分类
hyperspectral imagingmachine learningstem stickssuccessive projections algorithmXGBoostclassification
《河南科技大学学报（自然科学版）》 2024 (3)
32-42,11
国家自然科学基金项目(62371182)河南省高校科技创新人才计划项目(23HASTIT021)河南省科技研发计划联合基金(225200810007,222103810036)中国烟草总公司科技项目(110202202010)
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