1 华东交通大学 智能机电装备创新研究院,南昌 330013
2 华东交通大学 机电与车辆工程学院,南昌 330013
为了降低贡梨自身尺寸差异造成其可溶性固形物含量预测模型的精度不高问题,采用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘回归算法,建立近红外光谱模型和尺寸通用模型,进行了理论分析和实验验证,取得了小果、中果、大果3个尺寸等级的局部尺寸模型和尺寸通用模型,预测了不同尺寸等级贡梨可溶性固形物含量的数据。结果表明,局部尺寸模型预测自身等级的贡梨可溶性固形物含量的效果好,预测其它等级的效果差; 通用模型预测小果、中果、大果的预测相关系数分别为0.892、0.937、0.889,预测均方根误差分别为0.524 、0.417、0.551,通用模型无论预测哪一个尺寸等级的贡梨都有较好的结果。尺寸通用模型能够减小尺寸差异带来的不良影响,适用于检测不同尺寸等级的贡梨可溶性固形物含量。
光谱学 尺寸通用模型 近红外漫反射光谱 贡梨 spectroscopy universal dimensional model near-infrared diffuse reflectance spectroscopy gongpear
华东交通大学 智能机电装备创新研究院, 南昌 330013
为了获得稳健的近红外光谱模型, 采用变量选择结合模型更新的方法, 以240个红富士苹果为对象, 取得近红外漫透射光谱和糖度数据, 建立偏最小二乘回归模型, 对苹果糖度含量进行预测, 并采用后向区间偏最小二乘法和竞争性自适应重加权算法, 对建模变量进行了选择, 通过将新批次中的一些样品加入到旧批次中重新校准来实现模型更新。结果表明,变量选择可以提高模型性能, 预测决定系数提高到0.7915, 预测均方根误差降低到0.5810, 预测偏差降至0.2627;结合模型更新策略, 可以进一步降低预测均方根误差和预测偏差;仅使用20个样品进行模型更新已经明显改善了模型性能, 预测决定系数提高到0.8506, 预测均方根误差降到0.4358, 预测偏差降到0.1045。这一结果对于多种水果建立稳健的近红外光谱模型是有帮助的。
光谱学 后向区间偏最小二乘 竞争性自适应重加权 苹果 模型更新 spectroscopy backward interval partial least squares competitive adaptive reweighted sampling apple model update
1 华东交通大学智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
2 浙江德菲洛智能机械制造有限公司, 浙江 金华 321000
糖度(SSC)是苹果内部品质主要评价指标之一, 近红外光谱技术是预测苹果SSC的首选技术, 优化近红外光谱采集装置的参数, 可以提升模型的性能。 采用本课题组自主研发的动态在线设备采集苹果的近红外光谱(350~1 150 nm), 研究不同参数条件下(运动速度、 积分时间和光照强度)对近红外光谱预测苹果糖度模型的影响, 优化动态在线装置的参数。 210个红富士苹果被分为两批, 第一批90个苹果样品, 经过Kennard-Stone算法(K-S)算法分为建模集和预测集, 用于研究不同运动速度、 不同积分时间对苹果SSC含量在线预测模型的影响。 在0.3和0.5 m·s-1两种运动速度下, 使用多元散射校正(MSC)、 小波变换(WT)、 标准正态变量变换(SNV)对采集到的光谱进行预处理, 对不同移动速度的光谱构建糖度的偏最小二乘回归模型(PLS), 结果表明: 装置的运动速度为0.5 m·s-1所建立的预测模型性能较优, 在四种不同积分时间中, 积分时间为120 ms时, 经SNV预处理所建立的模型性能最优, 其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.968和0.331。 第二批苹果120个, 经K-S分为建模集和预测集, 选择运动速度为0.5 m·s-1, 积分时间为120 ms的装置参数进行不同光照强度对苹果SSC预测模型影响的研究, 结果发现: 在光照强度为4.5 A时, 采集到的光谱相对其他光照强度组有较大的变化, 光谱在640和800 nm处的波峰基本消失。 在光照强度为6.5 A时, 经SNV预处理后建立的模型性能最优。 再使用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 连续投影算法(SPA)对采集的光谱数据进行波长筛选后, 建立苹果SSC模型, 结果表明: CARS-PLS所建立的模型性能较好, 其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.991和0.149, 同时简化了模型, 提高了模型的稳定性。 研究表明: 对动态在线设备进行参数优化, 有助于提高苹果模型的预测精度, 该研究有助于对苹果品质在线分选提供技术支持。
近红外光谱分析技术 动态在线装置 光照强度 波长筛选 参数优化 Near-infrared spectrum Dynamic on-line Light intensity Wavelength screening Parameters optimization
华东交通大学机电与车辆工程学院, 智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
贡梨是大众喜爱的水果, 为研究不同检测方向对近红外在线检测贡梨可溶性固形物SSC的影响, 提出全局模型并分析其鲁棒性。 在贡梨六个方向上收集光谱: 茎-花萼轴垂直, 茎向上(A1)和茎向下(A5), 茎-花萼轴和水平之间45°, 茎向上倾斜(A2)和茎向下倾斜(A4), 茎-花萼轴水平, 茎朝向右侧光(A3), 茎花萼轴水平, 茎朝向带移动方向(A6)。 SSC范围为9.53~14.70的150个样品分为115个标准偏差为1.05的校准集和35个标准偏差为0.93的预测集。 采用偏最小二乘回归PLSR分别建立六个局部模型和一个全局模型, 局部模型由各方向的115个校正集数据经过Savitzky-Golay卷积平滑、 多元散射校正MSC、 高斯滤波平滑GFS三种不同的预处理方法处理后使用偏最小二乘回归PLSR建立而来; 用本方向校正集数据建立的局部模型验证本方向的35个预测集数据, 比较这三种预处理方法后所建立的PLSR模型, 结果表明经过GFS处理后建立的模型验证效果最好, 因此六个局部模型和全局模型均采用GFS处理后建立的PLSR模型。 全局模型是由A1, A2, A3, A4, A5和A6六个方向的690个校正集光谱数据经过GFS预处理后采用PLSR建立的贡梨SSC模型。 各方向的预测集分别对七个模型进行验证, 验证结果表明, 局部模型虽然在本方向的预测效果强于全局模型, 但无法验证其他方向, 鲁棒性差, 由此可知检测方向的不同对预测效果的影响很大; 全局模型能够准确预测各个检测方向的贡梨SSC, 全局模型的校正集相关系数Rc为0.828, 校正集均方根误差RMSEC为0.424; A1, A2, A3, A4, A5和A6方向的预测集相关系数Rp分别为0.818, 0.765, 0.799, 0.821, 0.794和0.824, 预测集均方根误差RMSEP分别为0.446, 0.525, 0.478, 0.538, 0.486和0.619; 六个方向的Rp与Rc比较接近且均在0.800左右, RMSEC与RMSEP均在0.500左右, 结果表明全局模型在检测不同方向的贡梨SSC上有着极好的鲁棒性。
近红外 贡梨 可溶性固形物SSC 全局模型 鲁棒性 Near-infrared Gongpear Soluble solid SSC Global model Robustness 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2781
1 杭州电子科技大学计算机学院，杭州 310018
2 国家国防科技工业局协作配套中心，北京 100081
基于视觉的行人计数技术因其广阔的应用前景逐步成为智能视觉监控领域的一个研究热点。本文提出了一种基于虚拟门上前景像素点个数的行人计数方法。该方法分为学习和计数两个过程。在学习过程中，本方法采用基于行人检测的方法获取场景中的若干行人模型，并利用线性拟合为虚拟门上的点赋予权重。在计数过程中，本方法在考虑虚拟门上前景像素的权重、运动矢量的大小和方向等信息的基础上，逐帧统计虚拟门上前景点个数，通过特定时间内累计的前景点数量来确定通过虚拟门的行人数量。实验表明，该方法能够在保证计数精度的前提下，有较好的实时性能。
行人计数 行人检测 线性拟合 目标检测 pedestrian counting pedestrian detection line fitting object detection
浙江大学现代光学仪器国家重点实验室，国家光学仪器工程技术研究中心， 浙江 杭州 310027
介绍了一种基于增益调制测距原理的成像激光雷达，并分析了其在散粒噪声受限时的测距精度。根据该精度模型，针对机载应用提出了对雷达测得的距离图像序列进行配准叠加以提高测距精度的方法。由于各帧图像的距离精度不同，在配准前进行权重处理使精度较高的图像像素获得较大的权重，然后利用插值相位相关法进行精确配准。对于配准后的图像，利用加权叠加使相加后的距离图像误差最小。理论分析表明，该方法能有效整合不同帧探测到的信号，使n帧距离图像配准叠加后的测距误差降低为单帧的1/n。仿真和实验验证了该方法的有效性。
图像处理 激光雷达 图像配准叠加 测距精度
浙江大学 现代光学仪器国家重点实验室,国家光学仪器工程技术研究中心,浙江 杭州 310027
为了实现大功率半导体激光器堆叠进行均匀化照明设计,提出了基于倾斜多高斯光束(MTGB)叠加的均匀化照明方法。推导了倾斜多高斯光束模型的平均光强解析表达式,发现该光束模型的光强分布具有角分布平顶特性且不随传播而改变。通过在角度域和傅里叶频域对该光束模型的均匀性分析,得出影响其均匀性的因素,给出了数值计算验证。最后在ASAP光学软件中,实现了把半导体激光器堆叠整形成倾斜多高斯光束模型的具体方法,获得了12°×10°的均匀化照明效果。结果显示,该方法在半导体激光器Bar条间距快轴方向装配误差有±50 μm时,仍然可以获得75%的均匀性和80%以上的效率。方案具有现实可行性,适合作为主动激光成像的照明系统设计。
光学设计 均匀化照明 倾斜多高斯光束 半导体激光器堆叠
