基于高光谱成像技术的棉花杂质检测OA北大核心CSTPCD
棉花杂质含量是棉花定级和定价的主要指标之一,实现棉花杂质的快速、无损检测具有重要的现实意义和应用价值。对原棉进行除杂,并分离得到纯棉、棉枝叶、破籽和泥石4类物质,在高光谱成像系统中采集这4类物质高光谱图像,提取并分析他们的高光谱数据及特征,采用多元散射校正、标准正态变量变换和一阶导数作为数据预处理方法,选用主成分分析进行数据降维及可区分性研究,结合主成分个数的优选建立判别分析模型,建立了原棉杂质检测模型,并对比分析所建立的不同检测模型的分类效果。结果表明:多元散射校正、标准正态变量变换和一阶导数3种方法均能有效消除光谱曲线的基线漂移现象,使原有特征峰更加明显;检测模型的主成分个数优选为8;对应原始光谱、多元散射校正、标准正态变量变换和一阶导数预处理的判别分析模型测试集准确率分别为100%、90%、93%和100%,证实了利用高光谱成像技术能够对原棉杂质进行有效检测识别。
吴友日;金肖克;冯建强;张惠芳;裘英杰;杨娟亚;从明芳;祝成炎
浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院),杭州310018浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院),杭州310018湖州市质量技术监督检测研究院,浙江湖州313000浙江省轻工业品质量检验研究院,杭州310018浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院),杭州310018湖州市质量技术监督检测研究院,浙江湖州313000浙江省轻工业品质量检验研究院,杭州310018浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院),杭州310018
轻工业
棉杂质高光谱光谱预处理主成分分析判别分析
《现代纺织技术》 2024 (11)
P.46-54,9
浙江省市场监督管理局“雏鹰计划”项目(CY2022224、CY2023324)浙江省教育厅一般科研项目(Y202250774)浙江理工大学科研启动基金项目(19012135-Y)。
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