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この研究では,400-1000nmの超スペクトルカメラが適用され,杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (LTD) の製品であるFS13は,関連する研究に使用することができる.スペクトル範囲は400-1000nmです.,波長解像度は2.5nm以上で,最大1200のスペクトルチャネルに到達できる.全スペクトルで取得速度は128FPSに達する.帯域選択の後の最大値は3300Hz (多地域帯域選択をサポートする).
栗は中国の食用ナッツの1つで,高品質で安価で,栄養が豊富で,年間生産量は世界で1位です.シュイゾリンクス (Schizorhynchus) は,栗の外質を評価するための重要な指標の一つですシゾリンクス (Schizorhynchus) は,天然生産条件下で皮が裂けたり,機械的な損傷などの外力によって損傷したりする栗の種です.カスタヌス の 露出 さ れ た 肉 が 食物 安全 に 関する 問題 の 連続 を 容易 に 引き起こす現在,スプリット・マウスのカスタンは主に手動の分類を採用しており,これは主観的で,分類誤差率が高い.切開口栗の検出のための有効で適用可能な方法の研究は,切開口栗の迅速な非破壊的な検出と分類のための基礎を確立することができます.欠陥のあるカスタニッツの識別方法を考えると,研究グループは初期段階でいくつかの研究を行いました.しかし,欠陥のあるカスタニーで口に亀裂がある場合の検出方法については報告されていません.近赤外線スペクトロピーの技術により,農産物の内部品質情報を迅速かつ非破壊的で効果的に検出できます.機械ビジョン技術によって,農業製品の外的特性をよく反映できる農業製品の品質の検出に広く使用されていますが,どちらも農業製品の内部および外部品質の検出の要件を満たすことはできません.科学と技術の急速な発展と コンピュータ技術の急速な発展により超スペクトル画像検出技術では,スペクトルと画像を統合し,農産物の破壊性のない試験分野の研究者によってますます注目されています.超スペクトル画像は,農業製品の質に関する豊富な情報を記録し,農業製品の内部および外部品質の両方を検出するために使用できます国内外の学者たちは,果物,野菜,茶,肉の非破壊性検査にハイパースペクトラル画像技術を適用し,良い結果を得ています.ハイパースペクトラル画像技術による口割れ栗の検出に関する研究はありませんこの論文では,ハイパースペクトラル画像技術を使用して,割れた口の栗を識別し,割れた口の栗と合格した栗のスペクトル曲線を抽出し分析します.特徴的な波長を選択する帯比アルゴリズムを採用し,質感フィルタリングによって協力的な画像を抽出し,数学的形状の連続で組み合わせて,割れた口のカスタニウスの識別を完了します.切り口カスタヌスのオンライン検知に 新しいアイデアを提供できる.
この論文では,分口栗の識別に 超スペクトル画像技術を使用しました.
1) 特徴的な波長 (477nm,769nmおよび923nm) は,主要な成分分析によって選択されました.特徴的な波長の異なる組み合わせによって得られたバンド比率画像と特徴的な波長での単一バンド画像を分析して比較しました769mm/923nm帯は画像よりもスプリット・ノズルの領域を最もよく反映し,スプリット・ノズルの特徴の抽出に有利であったことを示しています.
2) 769nm/923nm の帯域比の画像を分析し,協働した質感フィルタリングに基づく画像を抽出した.目標領域は,限界分別と数学形態学の組み合わせによって抽出されました割れた口先の正確な認識率は94.3%で,合格した栗の認識率は96.8%で,全体的な認識率は95.5%に達しました.フィルター型ハイパースペクトラル画像検出システムをベースにしたフィルターは,オンライン画像検出を実現するために設計されています.また,他の農産物の品質の検出にも新しい方法を提供しています.
