研究目的
探索可见光-近红外高光谱相机用于番茄瘀伤分类的潜力。
研究成果
高光谱成像可用于番茄损伤分类。结合区间偏最小二乘法的蚁群算法能有效筛选相关光谱区间，提高模型的预测精度。该方法在需要复杂问题优化的其他领域具有应用前景。
研究不足
该研究未提及该方法在工业应用中的可扩展性，也未讨论高光谱成像系统的成本效益。
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[美国农业与生物工程师学会 2018年 底特律，密歇根州 2018年7月29日-8月1日 - ()] 2018年 底特律，密歇根州 2018年7月29日-8月1日 - 基于空-谱方法的高光谱成像番茄冲击损伤分类
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[美国农业与生物工程师学会 2018年 底特律，密歇根州 2018年7月29日-8月1日 - ()] 2018年 底特律，密歇根州 2018年7月29日-8月1日 - 基于空-谱方法的高光谱成像番茄冲击损伤分类
DOI：10.13031/aim.201800448
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
番茄在采后过程中因各种跌落冲击导致品质劣变，需采用无损方法快速评估撞击损伤。高光谱图像通常具有多模态类别和模糊类别边界，利用高光谱图像进行空间自适应地物分类是精准分类领域的挑战性问题之一。由于高光谱图像包含众多目标对象，且每个对象具有不同光谱特征，其区分效率较低。本文提出一种新的空-谱融合方法，通过提取图像块特征并结合光谱特征实现果实品质分类。在光谱特征方面，提出基于均方误差曲线拟合与峰值特征匹配的番茄品质分类方法：分别从已知跌落损伤番茄光谱和未知样本光谱中提取峰值特征，通过多种相似性度量计算相似值，最终选取相似值最大的已知品质番茄对未知样本进行归类。最后，通过与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)等方法对比，验证了所提方法的实用性与准确性。
作者：
Jinshi Cui，Myongkyoon Yang，Seongmin Park，Daesik Son，Seong-In Cho
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