Идентификация расщепленного каштана методом гиперспектрального изображения

В этом исследовании была применена гиперспектральная камера 400-1000 нм, и FS13, продукт Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., может быть использован для соответствующих исследований.,разрешение длины волны лучше 2,5 нм, и может быть достигнуто до 1200 спектральных каналов. Скорость приобретения может достигать 128 FPS в полном спектре,и максимальный диапазон после выбора диапазона - 3300 Гц (поддержка выбора диапазона в нескольких регионах).

Каштан - один из съедобных орехов в Китае, высокое качество и низкая цена, богатый питательными веществами, годовой объем производства занимает первое место в мире.Schizorhynchus является одним из важных показателей для оценки внешнего качества каштанаSchizorhynchus - это вид каштана, чья кожура трескается в естественных условиях производства или повреждается внешними силами, такими как механическое повреждение.Открытая мякоть каштана может легко привести к целому ряду проблем безопасности пищевых продуктовВ настоящее время расщепленный рот каштана в основном использует ручную сортировку, которая является субъективной и имеет высокий уровень ошибок сортировки.Исследование эффективного и применимого метода обнаружения расщепленного рта каштана может заложить основу для быстрого неразрушающего обнаружения и классификации каштана.В связи с методами выявления дефектных каштанов, исследовательская группа провела некоторые исследования на ранней стадии.но нет сообщения о методах выявления дефектов рта с трещинами у дефектных каштановТехнология инфракрасной спектроскопии позволяет быстро, неразрушительно и эффективно обнаруживать внутреннюю информацию о качестве сельскохозяйственной продукции.Технология машинного зрения может хорошо отражать внешние характеристики сельскохозяйственной продукции, широко используются в определении качества сельскохозяйственной продукции, но оба не могут соответствовать требованиям определения внутреннего и внешнего качества сельскохозяйственной продукции.С быстрым развитием науки и техники и быстрым развитием компьютерных технологий, гиперспектральная технология обнаружения изображений, которая объединяет спектр и изображение, все больше и больше привлекает внимание исследователей в области неразрушающего тестирования сельскохозяйственной продукции.Гиперспектральные изображения могут записывать обширную информацию о качестве сельскохозяйственных продуктов и могут использоваться для обнаружения как внутреннего, так и внешнего качества сельскохозяйственных продуктовУченые из страны и за рубежом применяют гиперспектральную технологию изображения для неразрушающего тестирования фруктов, овощей, чая и мяса и достигают хороших результатов.нет исследований по обнаружению расщепленного рта каштаном с помощью гиперспектральной технологии изображенияВ данной работе гиперспектральная технология изображения используется для идентификации расщепленного рта каштана, извлечения и анализа спектральных кривых расщепленного рта каштана и квалифицированного каштана,Выберите характерную длину волны, принять алгоритм соотношения полосы, извлечь совместное изображение посредством фильтрации текстуры и объединить с серией математической морфологии для завершения идентификации расщепленного рта каштана,что может дать новую идею для онлайн-обнаружения расщепленного рта каштана.

В этой статье была использована технология гиперспектрального изображения для идентификации расщепленного рта.

1) Характерные длины волн (477 нм, 769 нм и 923 нм) были выбраны путем анализа основных компонентов,и изображение соотношения полосы, полученное различными комбинациями характеристических длин волны и изображение одной полосы на характеристической длине волны были проанализированы и сравнены, что указывает на то, что диапазон 769 мм/923 нм мог лучше отражать область разделенного сосуда, чем изображение, и был более благоприятным для извлечения особенностей разделенного сосуда.

2) Было проанализировано изображение соотношения полосы 769nm/923nm, было извлечено изображение на основе совместного фильтрации текстуры,и целевой регион был извлечен путем сочетания пороговой сегментации и математической морфологииУровень правильного распознавания трещины клюва составил 94,3%, уровень распознавания квалифицированного каштана составил 96,8% и общий уровень распознавания достиг 95,5%.Фильтр, основанный на системе обнаружения гиперспектрального изображения типа фильтра, предназначен для реализации онлайновойВ то же время он также предоставляет новый метод для определения качества других сельскохозяйственных продуктов.