1 塔里木大学现代农业工程重点实验室, 新疆 阿拉尔 843300
2 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室, 浙江 杭州 311300
采用高光谱成像技术对香梨的表面损伤缺陷进行准确高效的无损检测。选用80个库尔勒香梨为研究对象,采集400~1000 nm波段内完好样本和损伤样本的高光谱图像;利用统计分析的方法,选择863 nm处的高光谱图像建立掩模图像;运用主成分分析方法降低香梨高光谱数据的维度,选择损伤区域与背景区域光谱差异最为明显的第二主成分图像,将其和第四主成分图像进行比值处理,进一步增强损伤区域与背景区域的差异;最后经自适应阈值分割、形态学运算,提取香梨表面损伤区域。结果表明,该方法能够有效识别出香梨的表面损伤,准确度、精度和召回率分别为93.75%、87.50%和100%。
图像处理 高光谱图像 表面损伤检测 主成分分析 比值算法 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141017
