[發明專利]基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法

在審

• 申請號: 201710273539.8
• 申請日: 2017-04-25
• 公開（公告）號: CN106940292A
• 公開（公告）日: 2017-07-11
• 發明（設計）人: 鄭磊;魏本強;劉長虹;余俊杰;劉偉;任少偉;欒桂松
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學;三只松鼠股份有限公司
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司34112
• 代理人: 余成俊

1.基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）基于多光譜成像技術獲取正常巴旦木樣本和蟲蛀巴旦木樣本的光譜圖像信息；

（2）根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：多光譜成像技術除了能將正常巴旦木和蟲蛀巴旦木準確歸類，依據蟲蛀程度，將蟲蛀果進一步分為輕微和嚴重蟲蛀兩個等級，鑒別不同蟲蛀程度的巴旦木，在剔除損害巴旦木的同時，還能在蟲蛀早期發現問題，及時處理減少損失，提高產品利用率；

（3）分別對正常巴旦木樣本和蟲蛀巴旦木樣本的光譜圖像信息依次進行去噪處理、背景剔除、圖像分割后，獲得正常巴旦木樣本、蟲蛀巴旦木樣本的果殼光譜圖像信息；

（4）利用步驟（3）中的原始光譜數據，結合支持向量機（SVM）回歸法建立正常巴旦木樣本、蟲蛀巴旦木樣本的果殼光譜圖像信息的分析模型；

原始數據里記錄了每個巴旦木樣品的特征分量，不同類別的樣品分別給出類別標簽，首先將樣本隨機分為兩組，一組作為訓練集，一組作為測試集，之后用訓練集訓練分類器，可以得到分類模型，再用得到的模型對測試集進行類別標簽預測，從而實現對蟲蛀巴旦木的快速無損鑒別。

2.根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：步驟（1）中，選取的正常巴旦木樣本和蟲蛀巴旦木樣本外形均是完整的。

3.根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：步驟（1）中的多光譜成像技術由多光譜測量儀實現，并采用多光譜測量儀在405~970 nm范圍內19個特征波長的光譜波段（405, 435, 450, 470, 505, 525, 570, 590, 630, 645, 660, 700, 780, 850, 870, 890, 910, 940, 970 nm），以獲取正常巴旦木樣本和蟲蛀巴旦木樣本的光譜圖像信息。

4.根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：步驟（3）中，采用VideometerLab 軟件進行去噪處理。

5.根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：步驟（3）中，采用典型判別分析和閾值設定完成背景剔除和圖像分割。

6.根據權利要求1所述的基于多光譜成像技術的蟲蛀巴旦木原料快速無損鑒別方法，其特征在于：步驟（4）中，采用支持向量機回歸法建立正常巴旦木樣本、蟲蛀巴旦木樣本的果殼光譜圖像信息的分析模型。