[發明專利]基于近紅外高光譜圖像的大豆種子病變粒識別方法及系統

在審

• 申請號: 202210321719.X
• 申請日: 2022-03-30
• 公開（公告）號: CN114689539A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 葉文武;李凱楠;沈廣輝;鄭小波;王源超
• 申請（專利權）人: 南京農業大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/359;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06V10/77;G06V10/771;G06K9/62
• 代理公司: 鎮江至睿專利代理事務所(普通合伙) 32529
• 代理人: 劉靜

本發明涉及一種基于近紅外高光譜圖像的大豆種子病變粒識別方法及系統,屬于種子篩選技術領域。方法包括：采集三種不同類型的大豆種子，構建種子樣本，所述類型包括健康、霉變和紫斑；獲取所述種子樣本的近紅外高光譜圖像，對所述圖像進行分割和光譜提取，獲得單個大豆種子的近紅外光譜數據；對所述近紅外光譜數據進行預處理；根據所述預處理后的近紅外光譜數據進行種子病變相關特征波長篩選，篩選出與大豆種子病變最相關的特征波長；基于所述特征波長，構建判別分析模型；根據所述判別分析模型對待識別的大豆種子進行識別，得到識別結果。本發明提高了病變大豆識別的效率和準確率。

技術領域

本發明屬于種子篩選技術領域，尤其涉及一種基于近紅外高光譜圖像的大豆種子病變粒識別方法及系統。

背景技術

真菌病害不僅在大豆生產中造成產量損失，也在產后對種子質量和食品安全造成許多負面影響。大豆種子受病原真菌侵染后，經常出現色斑或霉變，不僅影響外觀，也影響內在的營養品質，并攜帶對人畜有害的真菌毒素。帶菌種子不僅萌發率低下，而且在播種后容易造成新一輪的病害和產量損失，調運播種未篩查的帶菌種子是病害傳播蔓延的重要途徑之一。因此，快速識別和篩查帶菌特別是病變種子對大豆生產與品質安全均具有重要意義。傳統的農作物質量檢測手段包括感官評價與理化分析等，存在處理時間長、對鑒定人員的經驗要求較高、鑒定的準確性易受到主觀因素影響等問題。這些方法所得結果準確，但費時、繁瑣且無法實時在線檢測。高光譜成像技術作為一種結合空間信息和光譜信息于一體的新型技術，在農作物質量檢測中已經表現出極強的優越性。

近幾年來，近紅外成像技術在農產品檢測領域得到了應用，并體現出了巨大的應用潛力，但目前該技術在病變大豆種子識別方面研究欠缺，因此，需要探索病變大豆種子高光譜圖像識別方法，以提高獲取大豆病變信息準確性，從而提高病變大豆識別的準確率。

發明內容

本發明的主要目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于近紅外高光譜圖像的大豆種子病變粒識別方法及系統，通過對大豆樣本的近紅外高光譜圖像數據進行預處理，進行種子病變相關特征波長篩選，篩選出與大豆種子病變最相關的特征波長，基于所述特征波長構建判別分析模型，根據判別分析模型對待識別的大豆種子進行識別，得到識別結果，提高了病變大豆識別的效率和準確率。

根據本發明的一個方面，本發明提供了一種基于近紅外高光譜圖像的大豆種子病變粒識別方法，所述方法包括以下步驟：

S1：采集三種不同類型的大豆種子，構建種子樣本，所述類型包括健康、霉變和紫斑；

S2：獲取所述種子樣本的近紅外高光譜圖像，對所述圖像進行分割和光譜提取，獲得單個大豆種子的近紅外光譜數據；

S3：對所述近紅外光譜數據進行預處理；

S4：根據所述預處理后的近紅外光譜數據進行種子病變相關特征波長篩選，篩選出與大豆種子病變最相關的特征波長；

S5：基于所述特征波長，構建判別分析模型；根據所述判別分析模型對待識別的大豆種子進行識別，得到識別結果。

優選地，所述獲取所述種子樣本的近紅外高光譜圖像，對所述圖像進行分割和光譜提取包括：

根據以下公式對原始高光譜圖像進行黑白校正：

式中，I為經校正后的圖像，I₀為原始的高光譜圖像，B為黑色標定背景的信息，W為白板標定圖像信息。

優選地，所述獲得單個大豆種子的近紅外光譜數據包括：

使用主成分分析法結合最大類間方差法對大豆高光譜圖像進行背景分割，分別提取每一個種子所有像素的光譜，計算平均值作為此大豆種子的指紋圖譜。

優選地，所述根據所述預處理后的近紅外光譜數據進行種子病變相關特征波長篩選包括：