文献类型：期刊文章

作　　者：李伟[1] 赵雪晴[2] 刘强[3]

LI Wei;ZHAO Xue-qing;LIU Qiang(Huai'an Vocational Education and Teaching Research Office,Huai'an,Jiangsu 223001,China;Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang,Jiangsu 212100,China;Suzhou University,Suzhou,Jiangsu 510632,China)

机构地区：[1]淮安市职业教育教学研究室,江苏淮安223001 [2]江苏科技大学,江苏镇江212100 [3]苏州大学,江苏苏州510632

出　　处：《食品与机械》

基　　金：国家科学基金面上项目(编号:5207729);江苏自然科学基金项目(编号:21JS12903)。

年　　份：2022

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：112-120

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的:准确识别霉变玉米籽粒。方法:基于高光谱图像光谱变量和颜色特征建立霉变玉米籽粒识别的新方法。先对玉米籽粒图像进行图像分割和光谱变量、颜色特征提取,并根据颜色特征生成颜色直方图;将光谱变量和颜色直方图特征组成特征集合;通过距离函数对特征集合中所有特征的分析确定霉变玉米籽粒所属类别。结果:所提方法对霉变玉米籽粒类别的最大平均识别偏差为1.12,最佳平均识别准确率为97.59%;与基于高光谱图像+随机蛙跳+极限学习机的方法、基于高光谱图像+稀疏自动编码器+卷积神经网络的方法、基于高光谱图像+蚁群优化+BP神经网络的方法相比,研究所提方法对霉变玉米籽粒类别的识别准确率明显提高。结论:该方法可实现被测玉米籽粒样品是否霉变以及霉变程度的准确判断。

关 键 词：玉米籽粒 霉变 识别方法 高光谱图像 光谱变量  颜色特征  

分 类 号：TS210.7] TP751[食品科学与工程类]