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基于高光譜成像技術的大米產(chǎn)地鑒別研究
- 信息來源：彩譜品牌廠家 瀏覽次數(shù)：103 發(fā)表時間：2023-05-12
- 本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。
大米是我國主要糧食產(chǎn)品之一，不同產(chǎn)地大米的口感與營養(yǎng)價值具有較大差異，而大米在外觀及品質方面用肉眼難以鑒別，使得低質高價、混淆真?zhèn)?、產(chǎn)地造假的現(xiàn)象日益嚴重，傳統(tǒng)方法例如感官識別、近紅外光譜、礦物質元素等都有一定的劣勢與不足。如感官評價不僅對從業(yè)人員有很高的經(jīng)驗要求，且容易受主觀影響而錯判；近紅外光譜方法需要對大米進行粉碎處理；礦物質元素方法實驗繁瑣且周期長，均無法滿足快速無損的產(chǎn)地確證需求。
高光譜圖像技術結合機器學習方法是近年來應用比較廣泛的農(nóng)產(chǎn)品無損檢測技術，因其高效、準確、穩(wěn)定的特點被廣泛應用于農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地確證，本文選取吉林省梅河口市水稻主產(chǎn)區(qū)大米與非梅河產(chǎn)區(qū)大米作為樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)高光譜數(shù)據(jù)采集后對數(shù)據(jù)進行 MSC、SVN、S-G預處理；對預處理后數(shù)據(jù)利用CARS、MDS、PCA三種方法進行數(shù)據(jù)降維；最后為迎合高光譜數(shù)據(jù)中所包含的大量非線性數(shù)據(jù)，選取MLP、ELM、OS-ELM、PLS算法進行分類模型的建立，并與傳統(tǒng)方法PLS對比，得到結論如下∶
（1）MSC、SVN、S-G 三種預處理方法均可對高光譜數(shù)據(jù)進行預處理，但經(jīng)模型實際驗證后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)SVN、S-G處理后的光譜數(shù)據(jù)對模型準確率均存在一定的負影響，所以本文選擇MSC對后續(xù)實驗數(shù)據(jù)進行預處理。
（2）CARS、MDS、PCA三種方法均可有效的對預處理后高光譜數(shù)據(jù)進行降維處理，其中CARS提取了15個特征波長，MDS提取了13個特征波長，PCA提取了9個特征波長，其中基于PCA降維后數(shù)據(jù)建立的四種模型分類準確率有明顯下降，其中PCA-PLS準確率已經(jīng)下降到66.5%；基于CARS方法降維后數(shù)據(jù)建立的四種模型準確率亦有所下降，但基本控制在10%左右，其中OS-ELM模型分類準確率可達到88.1%；基于MDS降維后數(shù)據(jù)建立的四種模型準確率下降均在1.3%以內，其中MDS-OS-ELM分類準確率最高可達到97%以上，而輸入變量減少了96%，大大提升了模型運行效率。
（3）以經(jīng) MDS 降維后數(shù)據(jù)作為基礎，對 MLP、ELM、OS-ELM、PLS 四種模型訓練效率進行對比分析，結果表明∶在一次性輸入所有數(shù)據(jù)時，ELM與OS-ELM模型訓練時間相近且明顯優(yōu)于MLP與PLS。優(yōu)于在實際應用中通常不能一次性獲取所有數(shù)據(jù)，本文將500條數(shù)據(jù)分5次輸入ELM與OS-ELM模型，由于OS-ELM在新加入數(shù)據(jù)時只需訓練新的樣本，避免反復學習的特點，使得在分批次加入數(shù)據(jù)時，大大提升了模型效率，
（4）本文通過高光譜成像技術獲取不同產(chǎn)地大米數(shù)據(jù)，在經(jīng)數(shù)據(jù)預處理與降維處理后利用MLP、ELM、OS-ELM、PLS模型進行分類，經(jīng)試驗表明，四種模型均可實現(xiàn)對大米產(chǎn)地鑒別，其中MDS-OS-ELM模型分類性能最好，模型效率最高，以及在后續(xù)分批次添加數(shù)據(jù)時模型效率更加明顯。滿足了快速無損的大米產(chǎn)地確證需求，在大數(shù)據(jù)背景下的地標大米產(chǎn)地確證領域更具有實用性。
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