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高光譜相機(jī)對(duì)小黃瓜水分含量的無損檢測(cè)研究

來源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2023-09-13 瀏覽量:572 作者:awei

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,了解作物的水分含量對(duì)于優(yōu)化灌溉、提高產(chǎn)量和改善品質(zhì)具有重要意義。小黃瓜作為廣泛種植的蔬菜之一,其水分含量的準(zhǔn)確檢測(cè)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究具有重要意義。然而,傳統(tǒng)的水分檢測(cè)方法往往具有破壞性,無法實(shí)現(xiàn)無損檢測(cè)。近年來,高光譜相機(jī)技術(shù)的發(fā)展為無損檢測(cè)提供了新的解決方案。本文研究了利用高光譜相機(jī)對(duì)小黃瓜水分含量的無損檢測(cè)方法。

高光譜相機(jī)對(duì)小黃瓜水分含量無損檢測(cè)研究


高光譜相機(jī)技術(shù)被應(yīng)用于小黃瓜水分含量的無損檢測(cè),以下是一個(gè)可能的研究流程:

  1. 樣本準(zhǔn)備和圖像采集:選擇具有代表性且水分含量已知的小黃瓜樣本。使用高光譜相機(jī)獲取這些樣本的高光譜圖像,確保在采集過程中控制環(huán)境條件和相機(jī)參數(shù),以獲得一致性和可比性的數(shù)據(jù)。

  2. 圖像預(yù)處理:對(duì)獲取的高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,如去噪、校正等,旨在提高圖像質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)中的誤差。這一步驟對(duì)于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。

  3. 特征選擇與提取:通過對(duì)預(yù)處理后的高光譜圖像進(jìn)行特征選擇,找到與小黃瓜水分含量最為相關(guān)的特征波長(zhǎng)。這些特征可能包括特定波長(zhǎng)下的反射率、吸收特征等。這一步驟有助于減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,并提高模型的預(yù)測(cè)性能。

  4. 建模與預(yù)測(cè):利用提取的特征,采用適當(dāng)?shù)慕7椒ǎ缙钚《嘶貧w,建立小黃瓜水分含量與特征波長(zhǎng)之間的定量模型。該模型可以根據(jù)新的高光譜圖像預(yù)測(cè)小黃瓜的水分含量。

  5. 模型驗(yàn)證與優(yōu)化:使用獨(dú)立的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集評(píng)估模型的性能。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果,可能需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

這種無損檢測(cè)技術(shù)具有多個(gè)優(yōu)勢(shì),包括非接觸、快速和高分辨率。然而,也需要注意一些潛在的挑戰(zhàn),如光照條件、樣本表面的不均勻性等因素可能對(duì)高光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響,從而影響水分含量的預(yù)測(cè)結(jié)果。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,需要對(duì)這些因素進(jìn)行適當(dāng)?shù)目刂坪托U?,以確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。


高光譜相機(jī)對(duì)小黃瓜水分含量的無損檢測(cè)研究


本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī),可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm,可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。


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結(jié)果與分析


高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)檢測(cè)中具有很大的發(fā)展前景。文中探索了近紅外高光譜成像技術(shù)在小黃瓜水分無損檢測(cè)中的應(yīng)用。在900~1700nm波段范圍內(nèi)采集了小黃瓜光譜圖像并進(jìn)行建模分析,選取出最優(yōu)建模方法,以期實(shí)現(xiàn)小黃瓜含水量的無損檢測(cè),并為高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于果蔬品質(zhì)的在線分級(jí)分選提供參考。

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  實(shí)驗(yàn)利用高光譜成像技術(shù)在900~1700nm波段范圍內(nèi)對(duì)小黃瓜水分含量進(jìn)行無損檢測(cè)研究。通過對(duì)比不同光譜預(yù)處理后的模型效果,優(yōu)選出Savitzky-Golay卷積平滑預(yù)處理后的光譜進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。對(duì)Savitzky-Golay卷積平滑處理后的光譜采用偏最小二乘回歸系數(shù)法優(yōu)選出7個(gè)特征波長(zhǎng)(996nm,1017nm,1091nm,1187nm,1360nm,1473nm, 1637nm)。利用特征波長(zhǎng)建立的小黃瓜水分校正和驗(yàn)證模型的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.86,0.111和0.90,0.156,優(yōu)于全波段建立的模型。因此,高光譜成像技術(shù)作為一種快速高效的無損檢測(cè)技術(shù)對(duì)小黃瓜水分含量的測(cè)定是可行的。


  因?qū)嶒?yàn)選擇的樣品數(shù)目有限,今后若增加預(yù)測(cè)模型的樣品數(shù),進(jìn)行進(jìn)一步的深入研究,將能得到更穩(wěn)固、適應(yīng)性更強(qiáng)的定量分析模型,為實(shí)現(xiàn)在線無損檢測(cè)小黃瓜水分含量提供理論基礎(chǔ)。



結(jié)果與討論

通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,我們發(fā)現(xiàn)利用高光譜相機(jī)技術(shù)建立的小黃瓜水分含量預(yù)測(cè)模型具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。對(duì)比傳統(tǒng)檢測(cè)方法,該方法具有無損、快速、簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn),為小黃瓜及其他農(nóng)作物的水分含量檢測(cè)提供了新的途徑。


結(jié)論


本研究利用高光譜相機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)小黃瓜水分含量的無損檢測(cè)。通過對(duì)高光譜圖像的特征波長(zhǎng)提取和建立預(yù)測(cè)模型,我們能夠快速、準(zhǔn)確地了解小黃瓜的水分含量。該研究為優(yōu)化灌溉制度、提高小黃瓜產(chǎn)量和改善品質(zhì)提供了有益的參考。未來,高光譜相機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊,有望為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供重要支持。

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