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宽波段高光谱成像技术在物证检验中的应用
被引量：
4
1
作者
赵雪珺
黄晓春
+4 位作者
王长亮
蔡能斌
尹禄
卢禹先
潘明忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期674-678,共5页
高光谱成像技术在物证检验领域的应用具有非常重要的意义,其不仅能够记录物证的光谱特征用以分析物质成分,而且能够准确记录不同成分的空间分布情况,从而实现无损、快速、定位分析物证成分的功能。高光谱成像物证检验技术的光谱检测范...
高光谱成像技术在物证检验领域的应用具有非常重要的意义,其不仅能够记录物证的光谱特征用以分析物质成分,而且能够准确记录不同成分的空间分布情况,从而实现无损、快速、定位分析物证成分的功能。高光谱成像物证检验技术的光谱检测范围通常集中在可见-近红外区域,而现有基于高光谱成像技术的物证检测设备基本只能单独覆盖可见波段或者近红外波段,无法实现可见-近红外的宽波段检测需求。为了拓宽成像光谱仪的检测波段范围从而实现提高物证检验精度和增加物证检验种类的目的,首先分析了推扫式成像光谱仪的组成结构及工作原理,剖析了直接研制宽波段成像光谱仪的技术难度和高昂成本,最后提出了将短波段范围的400~1 000 nm可见高光谱成像仪和900~1 700 nm近红外高光谱成像仪相结合的方式实现宽波段范围的方法。通过2台高光谱成像设备线视场匹配将独立的2台设备联合作为1台设备使用,采用定标板辅助装调的方法实现2台高光谱成像仪线视场的像素级拼接,将设备拼接带来的误差降低到不影响输出结果的程度,最终研制出一种波段范围可达400~1 700 nm的可见-近红外宽波段高光谱物证检测设备。搭建实验系统,分别固定2台独立的短波段范围高光谱成像光谱仪,利用平移台带动检材沿着垂直于线视场的方向移动实现推扫,所获取的数据立方体具有400~1 700 nm的宽光谱范围, 400~1 000 nm的光谱分辨率为2.5 nm, 1 000~1 700 nm的光谱分辨率为4 nm。实验结果表明该方法的可行性,对于宽波段高光谱成像仪的研制具有指导意义,使高光谱成像仪在物证检验领域具有更高的应用价值和更广的应用范围。
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关键词
高光谱成像
光谱特征
波段范围
宽波段高光谱
物证探测
在线阅读
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职称材料
高光谱数据处理算法的小麦赤霉病籽粒识别
被引量：
36
2
作者
刘爽
谭鑫
+6 位作者
刘成玉
朱春霖
李文昊
崔帅
杜懿峰
黄殿成
谢锋
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期3540-3546,共7页
赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方...
赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方法设备昂贵、检测速度慢、准确性低。近年来,高光谱成像技术被广泛应用于农作物的识别与检测中,但是在小麦赤霉病检测的应用研究中,大多采用抽样检测的方法,图像采集完成后需要通过ENVI软件手动选取感兴趣区域。前期准备工作冗杂,而且容易发生漏检,漏检的小麦籽粒在存储运输过程中向周边籽粒快速侵染,难以保障小麦安全健康。鉴于此,利用高光谱成像系统结合机器学习提出了一种用于对大量小麦赤霉病籽粒样本快速可视化识别的算法,以降低漏检率并提升检测效率。实验分别采集健康小麦和染病小麦469~1 082nm波段的高光谱图像,通过直方图线性拉伸结合图像分割的方法获取小麦样本的掩膜图像信息。利用Savitzky-Golay平滑去噪法与标准正态变量变换法(SNV)进行数据预处理,通过主成分分析法(PCA)和连续投影法(SPA)进行特征变量提取,筛选特征变量个数分别为4个和8个。在掩膜图像位置采集健康小麦样本与染病小麦样本各400份,其中75%用于建模集,25%用于测试集。采用十折交叉验证法结合线性判别分析法(LDA)、K-近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)分别建立分类模型,测试集准确率都达到90%以上。随后比较了网格法(GRID)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)三种核参数寻优方法对SVM模型的影响,其中,SG-SPA-SVM(PSO)模型分类效果最优,建模集准确率为95.5%,均方根误差为0.212 1,测试集准确率为98%,均方根误差为0.141 4。基于样本点预测的基础之上,对掩膜获得所有小麦样本的光谱曲线进行预测并将识别结果反馈回掩膜中再进行伪彩色显示,实现染病籽粒可视化识别。结果表明,高光谱成像结合SG-SPA-SVM(PSO)算法建立的分类模型可以高效快速、准确无损、可视化的实现小麦赤霉病籽粒识别,为研制小麦赤霉病自动识别设备提供了算法基础。
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关键词
高光谱成像
小麦
赤霉病
主成分分析
连续投影法
支持向量机
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职称材料
题名
宽波段高光谱成像技术在物证检验中的应用
被引量：
4
1
作者
赵雪珺
黄晓春
王长亮
蔡能斌
尹禄
卢禹先
潘明忠
机构
上海
市刑事
科学
技术
研究院
上海
市公安局物证鉴定中心
中国科学院上海技术物理研究所杭州大江东空间信息技术研究院
中国科学院
上海技术物理研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期674-678,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0803806)
上海市科学技术委员会科研计划项目(15GJ0500100)资助
文摘
高光谱成像技术在物证检验领域的应用具有非常重要的意义,其不仅能够记录物证的光谱特征用以分析物质成分,而且能够准确记录不同成分的空间分布情况,从而实现无损、快速、定位分析物证成分的功能。高光谱成像物证检验技术的光谱检测范围通常集中在可见-近红外区域,而现有基于高光谱成像技术的物证检测设备基本只能单独覆盖可见波段或者近红外波段,无法实现可见-近红外的宽波段检测需求。为了拓宽成像光谱仪的检测波段范围从而实现提高物证检验精度和增加物证检验种类的目的,首先分析了推扫式成像光谱仪的组成结构及工作原理,剖析了直接研制宽波段成像光谱仪的技术难度和高昂成本,最后提出了将短波段范围的400~1 000 nm可见高光谱成像仪和900~1 700 nm近红外高光谱成像仪相结合的方式实现宽波段范围的方法。通过2台高光谱成像设备线视场匹配将独立的2台设备联合作为1台设备使用,采用定标板辅助装调的方法实现2台高光谱成像仪线视场的像素级拼接,将设备拼接带来的误差降低到不影响输出结果的程度,最终研制出一种波段范围可达400~1 700 nm的可见-近红外宽波段高光谱物证检测设备。搭建实验系统,分别固定2台独立的短波段范围高光谱成像光谱仪,利用平移台带动检材沿着垂直于线视场的方向移动实现推扫,所获取的数据立方体具有400~1 700 nm的宽光谱范围, 400~1 000 nm的光谱分辨率为2.5 nm, 1 000~1 700 nm的光谱分辨率为4 nm。实验结果表明该方法的可行性,对于宽波段高光谱成像仪的研制具有指导意义,使高光谱成像仪在物证检验领域具有更高的应用价值和更广的应用范围。
关键词
高光谱成像
光谱特征
波段范围
宽波段高光谱
物证探测
Keywords
Hyperspectral imaging
Spectral characteristics
Band range
Wide range hyperspectral
Evidence detection
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
高光谱数据处理算法的小麦赤霉病籽粒识别
被引量：
36
2
作者
刘爽
谭鑫
刘成玉
朱春霖
李文昊
崔帅
杜懿峰
黄殿成
谢锋
机构
中国科学院
长春光学精密机械与
物理
研究所
中国科学院
大学
中国科学院
上海技术物理研究所
中国科学院上海技术物理研究所杭州大江东空间信息技术研究院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期3540-3546,共7页
基金
吉林省科技厅重点科技研发项目(20180201015SF)
吉林省与中国科学院科技合作高技术产业化专项资金项目(2018SYHZ0013)
+1 种基金
国家自然科学基金委面上项目(61675197)
长春市科技计划项目(18DY002)资助
文摘
赤霉病是小麦的一种主要病害,它会导致小麦减产甚至绝收,严重影响小麦种子质量,此外小麦受侵染分泌的真菌毒素危害人类身体健康。因此,小麦赤霉病籽粒的识别具有非常重要的意义。起初普遍采用色谱法和酶联免疫法进行赤霉病检测,这些方法设备昂贵、检测速度慢、准确性低。近年来,高光谱成像技术被广泛应用于农作物的识别与检测中,但是在小麦赤霉病检测的应用研究中,大多采用抽样检测的方法,图像采集完成后需要通过ENVI软件手动选取感兴趣区域。前期准备工作冗杂,而且容易发生漏检,漏检的小麦籽粒在存储运输过程中向周边籽粒快速侵染,难以保障小麦安全健康。鉴于此,利用高光谱成像系统结合机器学习提出了一种用于对大量小麦赤霉病籽粒样本快速可视化识别的算法,以降低漏检率并提升检测效率。实验分别采集健康小麦和染病小麦469~1 082nm波段的高光谱图像,通过直方图线性拉伸结合图像分割的方法获取小麦样本的掩膜图像信息。利用Savitzky-Golay平滑去噪法与标准正态变量变换法(SNV)进行数据预处理,通过主成分分析法(PCA)和连续投影法(SPA)进行特征变量提取,筛选特征变量个数分别为4个和8个。在掩膜图像位置采集健康小麦样本与染病小麦样本各400份,其中75%用于建模集,25%用于测试集。采用十折交叉验证法结合线性判别分析法(LDA)、K-近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)分别建立分类模型,测试集准确率都达到90%以上。随后比较了网格法(GRID)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)三种核参数寻优方法对SVM模型的影响,其中,SG-SPA-SVM(PSO)模型分类效果最优,建模集准确率为95.5%,均方根误差为0.212 1,测试集准确率为98%,均方根误差为0.141 4。基于样本点预测的基础之上,对掩膜获得所有小麦样本的光谱曲线进行预测并将识别结果反馈回掩膜中再进行伪彩色显示,实现染病籽粒可视化识别。结果表明,高光谱成像结合SG-SPA-SVM(PSO)算法建立的分类模型可以高效快速、准确无损、可视化的实现小麦赤霉病籽粒识别,为研制小麦赤霉病自动识别设备提供了算法基础。
关键词
高光谱成像
小麦
赤霉病
主成分分析
连续投影法
支持向量机
Keywords
Hyperspectral
Wheat
Fusarium head blight
Principal component analysis
Successive projections algorithm
Support vector machine
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宽波段高光谱成像技术在物证检验中的应用
赵雪珺
黄晓春
王长亮
蔡能斌
尹禄
卢禹先
潘明忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高光谱数据处理算法的小麦赤霉病籽粒识别
刘爽
谭鑫
刘成玉
朱春霖
李文昊
崔帅
杜懿峰
黄殿成
谢锋
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
36
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