【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供的，是利用高光谱成像系统采集苹果图谱信息，分析苹果光谱曲线的特征，并对光谱数据进行主成分分析。同时，根据特征波长确定单波段特征图像，采用最大熵分级阈值分割方法，先后分割提取出苹果和虫眼。然后，依此提取PC1图像的感兴趣区域，对其提取纹理特征和光谱特征。最后采用BP神经网络实现对苹果虫眼的快速、无损检测。检测速度快、操作简单方便、检测结果精度高，而且对苹果没有损伤。【专利说明】
本专利技术属于一种无损检测方法，特别是一种快速、无损检测苹果虫眼的方法，具体是通过高光谱成像技术的数据处理来达到快速无损检测的目的。
技术介绍
苹果是我国种植规模最大的品种之一。因其富含丰富的维生素营养，是世界四大水果(苹果、葡萄、柑桔和香蕉)之冠。然而，在苹果的生长过程中，经常会受到各种因素的影响而受各种虫害的侵蚀，导致苹果出现虫眼，从而使其丧失了可食性，极大地影响了苹果的品质和销售。由此可见，新鲜苹果的虫眼检测显得尤为重要。传统的检测方法大多是人工操作，耗时耗力，而且效率低，无法满足大规模生产的需求。因此，开发研制一种快速、无损、高效的苹果虫眼检测方法在...
【技术保护点】
一种基于高光谱成像技术的苹果虫眼快速、无损检测方法，其特征是：构建一套高光谱成像采集系统，并根据此系统采集苹果高光谱图像，然后对采集的高光谱图像数据进行校正处理和分析苹果虫害部分和正常部分的校正后的光谱曲线特征，确定特征波长和特征图像；再对高光谱图像数据进行主成分分析，选取主成分图像；同时，对特征图像采用最大熵分级阈值分割方法先后分割出苹果和虫眼，提取苹果和虫眼，依此提取主成分图像的80×60像素大小的感兴趣区域，对其提取0°方向的能量、熵、惯性矩和相关性的4个纹理特征和646nm、824nm处的反射率2个光谱特征；最后融合这6个特征采用BP神经网络实现对苹果虫眼的快速、无损检测。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：田有文，王小奇，程怡，陈旭，
申请(专利权)人：沈阳农业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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