高光譜相機(jī)解決方案
  • 杭州彩譜高光譜相機(jī)應(yīng)用與基于高光譜成像技術(shù)的番茄果實(shí)成熟度研究

  • 信息來(lái)源:彩譜品牌廠家   瀏覽次數(shù):175    發(fā)表時(shí)間:2022-10-09
  •        本研究基于高光譜成像系統(tǒng)FS20系列,分別對(duì)番茄果實(shí)的形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀和組分含量性狀以及綜合表型性狀進(jìn)行檢測(cè),并研制了一種無(wú)損、快速的高通量番茄果實(shí)表型獲取平臺(tái)。采用高光譜成像系統(tǒng)獲取番茄果實(shí)的光譜圖像信息,然后首先通過(guò)對(duì)光譜圖像進(jìn)行分析,獲取形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀(縱徑、橫徑、果形指數(shù)和重量),隨之測(cè)量番茄果實(shí)顏色性狀(L*、a *、b*、c*、b*和a*/b*)、和組分含量表型性狀(硬度、SsC、番茄紅素、可滴定酸、可溶性糖和 VC 值)。首先,通過(guò)高光譜成像系統(tǒng)拍攝番茄果實(shí)圖像,利用圖像處理的方法提取光譜圖像的橫徑與縱徑信息以此獲取番茄果實(shí)的形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀。其次, 提出劃分成熟度的指標(biāo)并定義閾值,對(duì)于確定番茄果實(shí)最佳采摘期以及果實(shí)運(yùn)輸、儲(chǔ)存與保鮮具有重要的指導(dǎo)意義。最后,基于連續(xù)投影算法(SPA)挑選特征波長(zhǎng),構(gòu)建番茄果實(shí)顏色和組分含量性狀表型的偏最小二乘回歸(PLSR)表型預(yù)測(cè)模型。

    1、番茄果實(shí)成熟度劃分
    A、傳統(tǒng)方法
    a、算法
    確認(rèn)番茄果實(shí)成熟度:a/b 番茄果實(shí)顏色定義變量(Arias et al, 2000)。計(jì)算a*/b*,基于 a*/b*值劃分的番茄果實(shí)不同成熟度。
    b、閾值:
    c、效果

    B、高光譜方法
    a、番茄高光譜數(shù)據(jù)采集和分析(流程如下)
     
    b、特征波長(zhǎng)選擇(PCA)
    ①PCA 后的聚類效果(3 個(gè)不同的品種):

    ②PCA 后的模型擬合精度和特征波長(zhǎng)的位置

    C、這個(gè)部分存在的問(wèn)題
    金標(biāo)準(zhǔn)選擇的是否合適? 在這個(gè)里邊作者是 a/b 的方式作為成熟度測(cè)量的金標(biāo)準(zhǔn),而 a/b 是通過(guò)光譜計(jì)算出來(lái)的這個(gè)標(biāo)準(zhǔn),作為判斷果實(shí)成熟度的標(biāo)準(zhǔn)是否合適? 
     
     
     
     
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