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题名基于多模态融合的玉米种子成熟度的无损检测
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作者
曾柯宜
刘禹彤
张倩
陈媛媛
吴静珠
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机构
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
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出处
《食品安全质量检测学报》
2025年第2期171-177,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFD0101004-03)
国家自然科学基金项目(61807001)。
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文摘
目的应用高光谱成像技术,结合多模态融合方法,实现对玉米种子成熟度精准、无损检测。方法获取高、低成熟度玉米种子高光谱图像,采用自举软收缩算法与连续投影算法的级联算法(bootstrapping soft shrinkage-successive projections algorithm,BOSS-SPA)进行特征波长提取,采用灰度共生矩阵法(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)进行图像纹理特征提取,选择能量、熵、相关性、逆方差和对比度5个特征参数,将光谱与图像数据进行特征级融合,利用偏最小二乘判别(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)建立玉米种子成熟度分类模型。结果确定使用SG卷积平滑-标准正态变量变换(Savitzky-Golay convolution smoothing-standard normal variable,SG-SNV)作为最佳光谱预处理方法,采用BOSS-SPA方法提取的11个波长表现出良好建模性能,基于光谱图像融合数据的模型测试集总体识别准确率均达到95%以上。结论高光谱技术结合多模态特征融合方法有望成为玉米种子成熟度的无损检测提供切实可行的参考方法。
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关键词
高光谱成像
玉米种子成熟度
多模态融合
特征波长提取
纹理特征提取
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Keywords
hyperspectral imaging
Zea mays L.seed maturity
multimodal fusion
characteristic wavelength extraction
texture feature extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S513
[农业科学—作物学]
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