В этом исследовании, hyperspectral камера 400-1000nm была использована для того чтобы обнаружить внутренность грецкого ореха, и FS-13, продукт CO. технологии Ханчжоу CHNSpec, Ltd, смогло быть использовано для родственного исследования. Для того чтобы обнаружить поверхность грецкого ореха в спектральном ряде 800-1700nm, hyperspectral камеру FS-15 в спектральном ряде 900-1700nm можно использовать с разрешением длины волны лучше чем 2.5nm и до 1200 спектральные каналов. Скорость приема может достигнуть 128FPS в полном спектре, и максимум после того как переключение диапазона 3300Hz (переключение диапазона мульти-региона поддержки).
Грецкие орехи еда гайки соответствующая для всех возрастов и важный древообразный урожай масла. Засаживая зона и выход грецких орехов в ряде первом Китая в мире. Качественные испытание и сортировать стерженей грецкого ореха важная связь в продукции и обработке грецкого ореха. Согласно уместным национальным стандартам, качественные показатели возникновения стерженей грецкого ореха включают целостность и цвет кожи, пока внутренние качественные показатели включают жирное содержание и содержание белка. В фактическом производстве, стержень грецкого ореха сортируя главным образом полагается на ручном выборе возникновения и цвета, который имеет высокие цен производства и высокий randomness в сортировать, делая его трудной различить внутреннее качество. Традиционное химическое испытание разрушительно к образцам и принимает долгое время обнаружить, делающ его трудным приспособиться к современным требованиям к продукции. В настоящее время, исследование на пользе hyperspectral технологии для обнаружения грецкого ореха качественного главным образом фокусирует на классификации раковин и стерженей грецкого ореха, и никакие уместные отчеты на качестве стерженей грецкого ореха.
Для того чтобы исследовать метод одновременно для того чтобы осуществить внутренние качественные обнаружение и классификацию возникновения стерженя грецкого ореха, это исследование использовало hyperspectral технологию обработки изображения для того чтобы экранировать характерные спектры жирного содержания, содержания белка и цвета стерженя грецкого ореха, и экранированный вне уместным характерным диапазонам качественных показателей для того чтобы обеспечить ссылку для применения испытания без разрушения качества стерженя грецкого ореха.
Средняя спектральная информация образцов стерженя грецкого ореха в близко-ультракрасном регионе (863-1704 mm) и pre обрабатываемая спектральная информация показаны в диаграмме 3. Общие характеристики первоначальной спектральной информации образцов по существу последовательны, за исключением пиков абсорбции воды, пики абсорбции других компонентов не очевидны, и спектров необходим. Предварительно обрабатывая метод совмещая MSE и SNV исключает влияние некоторой величины фона, делая спектральную информацию выглаживателя образца. В то же время, он продвигает увеличивает последовательность спектральной информации, выделяет спектральные пики и долины, и усиливает спектральные особенности.
Классификация ранга возникновения стерженя грецкого ореха основанная на спектральных особенностях информации и изображения. На диаграмму 6 показано среднюю спектральную кривую 3 образцов стерженя грецкого ореха цвета в регионах видимого света и короткой волны близко-ультракрасных (382~1027nm). В виду того что шум в передних и задних этапах спектра имеет большой удар, извлекутся 20 пунктов waveband в передних и задних этапах. От диаграммы 6, его можно увидеть что в первоначальном спектре, спектральная характеристика образцов стерженя грецкого ореха с 3 другими цветами показывает значительный убывающий тренд в ряде видимого света как изменения цвета от света к глубокой, и спектр относительно disordered в близко-ультракрасном ряде. Спектральную на информацию предварительно обрабатыванную сочетанием из MSC и методами SNV показано некоторые закономерность и последовательность в спектральной характеристике, которая полезна для последующей спектральной обработки.
Используя hyperspectral технологию обработки изображения, был изучен метод для обнаруживать внутреннее и внешнее качество стерженей грецкого ореха. Путем совмещение спектральное и данные по изображения, были достиганы протеин и жирный прогноз содержания стерженей грецкого ореха и сортировать качества возникновения основанных на целостности и цвете. Результаты показывают что АВТОМОБИЛИ сочетания из алгоритм и метод коэффициента соотношения эффектно извлекают неуместное и избыточную информацию в полной спектральной полосе. Сравненный с полной спектральной полосой, утверждение установило r модели прогноза диапазона особенности для ² содержания белка от 0,66 до 0,91, RMSEP уменьшило от 1,37% к 0,78%; Набор r утверждения для жирного ² содержания от 0,83 до 0,93, RMSEP уменьшил от 0,98% к 0,47%, показывающ что выбранные диапазоны особенности эффектно уменьшили сложность модели и улучшили свою способность предсказывания. Путем совмещение спектров особенности разнице в цвета с параметрами особенности изображения статистически, полные вращательные спектры особенности разнице в цвета были извлечены от hyperspectral изображений, которые могут значительно уменьшить взаимодействие избыточной информации и улучшить моделирование эффективности. Путем совмещение полного вращательного спектра особенности разнице в цвета с параметрами особенности изображения статистически, точность классификации более добавочно улучшена сравненный к диапазону RGB. При использовании модели классификации цвета установленной алгоритмом DT, модель имеет самую высокую точность классификации (98,6%). Польза hyperspectral изображений одновременно достигла обнаружения внутренних качественных параметров (содержания белка, жирного содержания) и классификации качества возникновения (целостности, цвета) стерженей грецкого ореха, обеспечивая новое решение для применения испытания без разрушения качества стерженя грецкого ореха.
