高光譜成像的獼猴桃形狀特征檢測

黎 靜，伍臣鵬，劉木華，陳金印，鄭建鴻，張一帆，王 威，賴曲芳，薛 龍, 2*

1. 江西農業(yè)大學工學院，江西 南昌 330045 2. 江西省現代農業(yè)裝備重點實驗室，江西 南昌 330045 3. 江西省果蔬采后處理關鍵技術與質量安全協同創(chuàng)新中心，江西 南昌 330045

引 言

中國是獼猴桃的原生中心，也是獼猴桃的最大生產國，果園面積與產量均居世界第一。作為江西盛產的“金魁”獼猴桃，有其獨特的天然優(yōu)勢，果實個頭大，耐貯性強，果肉品質極佳，營養(yǎng)價值高，深受廣大消費者的喜愛[1]。但金魁獼猴桃存在一個普遍現象：畸形果居多。畸形果的一般特征：果實有棱狀肋起、 斜肩、 側扁等多處發(fā)生形變。而正常果一般呈圓柱形，果形端正，且大小均勻、 整齊一致，果面較為完好。目前，獼猴桃產后分級處理主要采用人工分級，效率低且人為主觀因素大，導致分級效果不佳。畸形果的出現不僅加重產后分級處理的難度，也嚴重影響了果實的外觀和商品價值。因此，如何高效準確對獼猴桃形狀分類檢測研究具有重要意義和巨大的發(fā)展前景。

主要研究內容：

(1)利用主成分分析法提取特征波長，融合成新的圖像；

(2)采用四叉樹分解算法對圖像分割，以保證獼猴桃邊界信息完整；

(3)提取12組獼猴桃形狀特征參數，利用可見-近紅外高光譜成像結合偏最小二乘線性判別分析、 反向傳播神經網絡、 最小二乘支持向量機建立分類模型，以驗證模型的可行性，然后比較模型優(yōu)劣，選出最佳分類模型。

1 實驗部分

1.1 獼猴桃樣本

以“金魁”獼猴桃為研究對象，采購于江西奉新某獼猴桃果園，剔除損傷、 被異物污染的樣品。……