基于激光图像次郎甜柿可溶性固形物含量检测

被引：3

作者：

刘鹏 ^{[1
]}

屠康 ^{[1
]}

潘磊庆 ^{[1
]}

徐洪蕊 ^{[1
]}

梅为云 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京农业大学食品科技学院

[2] 不详

来源：

农业机械学报 | 2011年 / 42卷 / 01期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

次郎甜柿; 可溶性固形物; 主成分分析; 支持向量机回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

利用波长650 nm、功率13.25 mW的半导体激光照射贮藏期的次郎柿表面,并采集激光光斑特征响应区域图像。通过折半试探方法确定光斑区域的图像分割阈值区间后对目标图像进行分割。再分析计算目标图像分割区域(S1、S2)的像素面积参数(AS1、AS2、AS1-AS2、AS1/AS2),区域的灰度值信息熵(HS1、HS2)以及灰度值标准差(SDS1、SDS2)。将以上参数作为体系的图像参数集,对次郎甜柿的可溶性固形物含量进行主成分分析(PCA)。通过分析,得到对检测次郎甜柿可溶性固形物含量起主导作用的激光图像参数分量组合(AS1/AS2、HS2、SDS2)。以该分量组合建立对次郎甜柿可溶性固形物含量检测的改进型支持向量机(SVM)回归模型。模型性能参数(相关系数R达到0.990 5,决定系数D达到0.870 9)和验证性试验均表明该模型具有较好的稳定性和准确性(检测SSC的准确率平均值达到94.1%,标准差为0.014)。

引用

页码：144 / 149

页数：6

共 11 条

[1] 鲁棒模型预测控制系统的评估基准 [J].

张学莲 ;

胡立生 ;

曹广益 .

化工学报, 2008, (07) :1859-1862

[2] 基于激光图像的苹果品质分析与模型 [J].

陈育彦 ;

屠康 ;

任珂 ;

邵兴锋 ;

董庆利 ;

潘磊庆 .

农业工程学报, 2007, (04) :166-171

[3] 基于激光图像分析的桃货架品质无损检测试验 [J].

陈育彦 ;

屠康 ;

任珂 ;

邵兴锋 ;

静玮 .

农业机械学报, 2007, (03) :110-113+94

[4] 基于离散核支持向量机的文本自动分类 [J].

傅鹏 ;

张德运 .

清华大学学报(自然科学版), 2005, (S1) :1778-1782

[5] 低对比度图像分割算法研究 [J].

聂守平 ;

王鸣 ;

刘峰 .

中国激光, 2004, (01) :89-91

[6]

基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究[D]. 饶秀勤.浙江大学. 2007

[7]

数据挖掘中的新方法[M]. 科学出版社 , 邓乃扬, 2004

[8]

Selection Models for the Internal Quality of Fruit, based on Time Domain Laser Reflectance Spectroscopy[J] . C. Valero,M. Ruiz-Altisent,R. Cubeddu,A. Pifferi,P. Taroni,A. Torricelli,G. Valentini,D. Johnson,C. Dover.Biosystems Engineering . 2004 (3)

[9]

Color image segmentation: advances and prospects[J] . H.D. Cheng,X.H. Jiang,Y. Sun,Jingli Wang.Pattern Recognition . 2001 (12)

[10] On-line fusion of colour camera and spectrophotometer for sugar content prediction of apples [J].

Steinmetz, V ;

Roger, JM ;

Moltó, E ;

Blasco, J .

JOURNAL OF AGRICULTURAL ENGINEERING RESEARCH, 1999, 73 (02) :207-216

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