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基于高光谱图像的猕猴桃可溶性固形物含量无损检测方法
| 专利名称： | 基于高光谱图像的猕猴桃可溶性固形物含量无损检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开基于高光谱图像的猕猴桃可溶性固形物含量无损检测方法，首先利用高光谱分选仪采集猕猴桃的高光谱图像并对其进行黑白校正，从中提取整个猕猴桃区域作为感兴趣区域；该感兴趣区域的平均光谱信息作为原始光谱信息，对其进行去除首尾两端噪声波段的光谱预处理；然后将预处理后的光谱信息采用核主成分分析法降维提取出特征光谱，并将特征光谱输入用粒子群算法优化参数后的已训练检测器即最小二乘支持向量机，从而可检测出猕猴桃的可溶性固形物含量。本发明可实现对猕猴桃可溶性固形物含量的有效检测，无损检测且精确高。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 四川;51 |
| 申请人： | 四川农业大学 |
| 发明人： | 许丽佳;郑丽娜;陈昕远;康志亮;黄鹏;贾纪晨;李文鑫;张萌志 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811205621.8 |
| 公开号： | CN109187378A |
| 分类号： | G01N21/27(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 611130 四川省成都市温江区惠民路211号 |
| 主权项： | 1.基于高光谱图像的猕猴桃可溶性固形物含量无损检测方法，其特征在于，首先利用高光谱分选仪采集猕猴桃的高光谱图像并对其进行黑白校正，从中提取整个猕猴桃区域作为感兴趣区域；该感兴趣区域的平均光谱信息作为原始光谱信息，对其进行去除首尾两端噪声波段的光谱预处理；然后将预处理后的光谱信息采用核主成分分析法降维提取出特征光谱，并将特征光谱输入用粒子群算法优化参数后的已训练检测器即最小二乘支持向量机，从而可检测出猕猴桃的可溶性固形物含量。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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