基于高光譜成像技術與ACGAN模型的馬鈴薯識別分類研究
發(fā)布時間:2021-03-09 05:41
馬鈴薯是一種僅次于水稻、玉米、小麥的重要糧食作物,營養(yǎng)豐富,是糧、菜、飼、工業(yè)原料兼用的農作物,其種植主要分布于我國東北、華北和華東地區(qū)。馬鈴薯產業(yè)對保證我國糧食安全具有重要意義。馬鈴薯品質的好壞直接影響其產品的質量,進行馬鈴薯產品質量檢測是馬鈴薯主糧化戰(zhàn)略的關鍵。目前,馬鈴薯品質檢測主要以傳統(tǒng)的理化檢測、經驗識別、生物檢測等檢測方法為主,這些方法存在耗時、費力、時間較長、成本較高等問題,無法滿足馬鈴薯品質快速檢測需求。高光譜成像技術具有波段多、分辨率高等優(yōu)點,在馬鈴薯無損、快速檢測中具有很大優(yōu)勢,其不僅能反映被測對象表面的特征,同時也能反映其內部品質、物質組成成分等。但是高光譜成像數據是三維立方體數據,波段多,信息冗余大,直接對其進行計算處理,運行速度慢,而且會降低計算結果的準確性。為了進一步提高馬鈴薯品質高光譜成像無損檢測的速度和精度,需要不斷研究高光譜成像數據處理方法,進而促進馬鈴薯品質檢測的進一步發(fā)展。論文以多種馬鈴薯莖塊為對象,利用高光譜成像技術,綜合運用光譜成像分析技術、化學計量學和機器學習等方法研究馬鈴薯的分類識別。探究在小樣本下基于輔助分類器的生成對抗網絡(auxili...
【文章來源】:內蒙古農業(yè)大學內蒙古自治區(qū)
【文章頁數】:54 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1?RGB圖(左)和高光譜圖(右)??
?內蒙古農業(yè)大學碩士學位論文?9??2研究思路與方法??為了探宄基于高光譜成像技術下ACGAN模型對馬鈴薯的識別分類效果,通??過閱讀大量的文獻,制定了如圖2的研究思路。??獲取高光譜影像??1??教這耳義景多1象中丨:1勺)11普會隹類女is??光譜維數掘預處理??——^^??否????分類訓練模型??—????^?I??分類預測模型??丨—=1—:―??予頁測結果??圖2研究思路流程圖??Fig.?2?Flow?chart?of?research?ideas??2.1局光譜圖像采集??2.1.1實驗樣本??實驗使用的樣本是購買于呼和浩特市東瓦窯農貿市場的新鮮馬鈴薯。樣本經??過嚴格挑選,要求大小均勻,外表無損傷,顏色一致。其中川引、后旗紅和青薯??9號為紅皮,剩余的大西洋、費烏瑞它、克新和226為白皮馬鈴薯。由于馬鈴薯??本身自有的特性,同一薯種大小是均勻的,不同薯種之間存在區(qū)別。其中最大的??226平均重280g左右,最小的川引平均重80g左右。最后確定可用于樣本的馬??鈴薯共429個。馬鈴薯樣本經過清洗、晾干,表面沒有殘留的水后存儲于4°C的??冷藏中,實驗前12小時從冷藏中取出,放置實驗室內,盡量達到與實驗室溫度??和濕度一致,并對樣本進行編號,避免測試過程中樣本與結果不對應[35]。??2.1.2高光譜圖像采集設備??本實驗使用的高光譜數據采集系統(tǒng)由一個用來采集和成像的光譜成像光譜??儀(HyperSpec?PTU-D48E?(400-1000nm)),一個用來高精度掃描的高精度掃描??云臺(HyperSpec?Pan&Tilt?),?—個用來補光的光纖鹵
10?基于高光譜成像技術與ACGAN模型的馬鈴薯識別分類研究???(PHOTOLIGHT-lOOOw)等主要部件和一臺用來處理、顯示和存儲數據計算機??組成,其安裝有Windows?XP系統(tǒng)和高光譜采集軟件[34]。成像光譜儀的波長范圍??400-1000nm,采樣間隔為0.8nm,波段通道可達750個。本實驗設置參數為常規(guī)??的6像元混合,采集的高光譜圖像波段通道為125個。具體的高光譜采集系統(tǒng)如??圖3所示。?__??光纖南素燈?樣本??????I??高精度掃描云臺一]??1?|?*———n??_?_?i?——|高光譜成像儀??高光譜相機??Windows?xp?—I?”??—|計算機系統(tǒng)??I?-?—I?!????圖像采集軟件P??I?—?I??W??樣本維度??I?詳十閱松??I?(466*1004*125)?|?料醜??圖3高光譜圖像采集系統(tǒng)??Fig.3?Acquisition?system?of?hyperspectral?image??高光譜成像設備啟動后,不能立即達到穩(wěn)定狀態(tài),為了盡量減少誤差,需預??熱30min后進行采集。高光譜設備采集過程中,不可避免的會受外部環(huán)境的影響,??如光源、室內濕度等,以及設備自身的影響,如設備質量、暗電流等。同一個檢??測目標也會出現(xiàn)光譜特征稍有不同的情況,為了盡量減少外部環(huán)境和自身設備帶??來的噪聲,故采集前需要對圖像進行校正[35]。因此每次使用高光譜設備采集圖像??前都需要進行黑白標定,具體操作如下:??1)利用密閉性極好的,全黑的鏡頭蓋完全蓋住相機鏡頭,點擊“暗電流”??選項,得到全黑標
本文編號:3072349
【文章來源】:內蒙古農業(yè)大學內蒙古自治區(qū)
【文章頁數】:54 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1?RGB圖(左)和高光譜圖(右)??
?內蒙古農業(yè)大學碩士學位論文?9??2研究思路與方法??為了探宄基于高光譜成像技術下ACGAN模型對馬鈴薯的識別分類效果,通??過閱讀大量的文獻,制定了如圖2的研究思路。??獲取高光譜影像??1??教這耳義景多1象中丨:1勺)11普會隹類女is??光譜維數掘預處理??——^^??否????分類訓練模型??—????^?I??分類預測模型??丨—=1—:―??予頁測結果??圖2研究思路流程圖??Fig.?2?Flow?chart?of?research?ideas??2.1局光譜圖像采集??2.1.1實驗樣本??實驗使用的樣本是購買于呼和浩特市東瓦窯農貿市場的新鮮馬鈴薯。樣本經??過嚴格挑選,要求大小均勻,外表無損傷,顏色一致。其中川引、后旗紅和青薯??9號為紅皮,剩余的大西洋、費烏瑞它、克新和226為白皮馬鈴薯。由于馬鈴薯??本身自有的特性,同一薯種大小是均勻的,不同薯種之間存在區(qū)別。其中最大的??226平均重280g左右,最小的川引平均重80g左右。最后確定可用于樣本的馬??鈴薯共429個。馬鈴薯樣本經過清洗、晾干,表面沒有殘留的水后存儲于4°C的??冷藏中,實驗前12小時從冷藏中取出,放置實驗室內,盡量達到與實驗室溫度??和濕度一致,并對樣本進行編號,避免測試過程中樣本與結果不對應[35]。??2.1.2高光譜圖像采集設備??本實驗使用的高光譜數據采集系統(tǒng)由一個用來采集和成像的光譜成像光譜??儀(HyperSpec?PTU-D48E?(400-1000nm)),一個用來高精度掃描的高精度掃描??云臺(HyperSpec?Pan&Tilt?),?—個用來補光的光纖鹵
10?基于高光譜成像技術與ACGAN模型的馬鈴薯識別分類研究???(PHOTOLIGHT-lOOOw)等主要部件和一臺用來處理、顯示和存儲數據計算機??組成,其安裝有Windows?XP系統(tǒng)和高光譜采集軟件[34]。成像光譜儀的波長范圍??400-1000nm,采樣間隔為0.8nm,波段通道可達750個。本實驗設置參數為常規(guī)??的6像元混合,采集的高光譜圖像波段通道為125個。具體的高光譜采集系統(tǒng)如??圖3所示。?__??光纖南素燈?樣本??????I??高精度掃描云臺一]??1?|?*———n??_?_?i?——|高光譜成像儀??高光譜相機??Windows?xp?—I?”??—|計算機系統(tǒng)??I?-?—I?!????圖像采集軟件P??I?—?I??W??樣本維度??I?詳十閱松??I?(466*1004*125)?|?料醜??圖3高光譜圖像采集系統(tǒng)??Fig.3?Acquisition?system?of?hyperspectral?image??高光譜成像設備啟動后,不能立即達到穩(wěn)定狀態(tài),為了盡量減少誤差,需預??熱30min后進行采集。高光譜設備采集過程中,不可避免的會受外部環(huán)境的影響,??如光源、室內濕度等,以及設備自身的影響,如設備質量、暗電流等。同一個檢??測目標也會出現(xiàn)光譜特征稍有不同的情況,為了盡量減少外部環(huán)境和自身設備帶??來的噪聲,故采集前需要對圖像進行校正[35]。因此每次使用高光譜設備采集圖像??前都需要進行黑白標定,具體操作如下:??1)利用密閉性極好的,全黑的鏡頭蓋完全蓋住相機鏡頭,點擊“暗電流”??選項,得到全黑標
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