中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 红枣表面损伤的特征光谱提取 食品科学 2013,34 (8) 145-148
Position: Home > Articles > Application of Hyperspectral Feature Extraction to Detect Surface Damage in Red Jujubes FOOD SCIENCE 2013,34 (8) 145-148

红枣表面损伤的特征光谱提取

作  者：
辛世华;何建国;王松磊;贺晓光
单  位：
宁夏大学农学院
关键词：
红枣;损伤形式;特征提取;主成分分析
摘  要：
以宁夏灵武长枣的损伤为研究对象,利用高光谱成像技术,针对红枣不同损伤形式采集波长650～950nm范围的图像,应用主成分分析(PCA)对图像降维,根据主成分分析中各个波长特征值数据,贡献值比例,提出668nm和715nm为特征波长。使用特征波长光源对样品进行图像识别,解决红枣表面损伤分类的方法,其检测结果对损伤果的识别率达到98.7%。
译  名：
Application of Hyperspectral Feature Extraction to Detect Surface Damage in Red Jujubes
作  者：
XIN Shi-hua,HE Jian-guo,WANG Song-lei,HE Xiao-guang(College of Agriculture,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)
关键词：
red jujube;damage form;feature extraction;PCA
摘  要：
Spectral images of red jujubes with different types of surface damage were collected by hyperspectral imaging technology over the wavelength range of 650–950 nm.Principal component analysis(PCA) was applied for dimension reduction of the spectra.The characteristic wavelengths of 715 nm and 668 nm,where samples were recognized,were proposed based on eigenvalues obtained from PCA.As a result,classification of surface damage in red jujubes achieved with an accuracy of 98.7%.

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 28
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46