關(guān)鍵詞：光纖光學(xué) 無(wú)損檢測(cè) 模式識(shí)別 蘋(píng)果疤痕 

摘要：為了實(shí)現(xiàn)基于光纖光譜技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別無(wú)損檢測(cè)蘋(píng)果表面疤痕,利用光纖光譜采集系統(tǒng)采集了完好無(wú)損和表面有疤痕蘋(píng)果的光譜數(shù)據(jù),采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)和1階導(dǎo)數(shù)對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用主成分分析方法對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,以提取能反映蘋(píng)果表面疤痕的特征光譜;利用k最近鄰(KNN)模式識(shí)別方法和偏最小二乘判別分析方法,建立了蘋(píng)果表面疤痕的識(shí)別模型。結(jié)果表明,采用主成分分析法選擇了累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)99%的前8個(gè)主成分作為樣本集特征光譜數(shù)據(jù),很好地實(shí)現(xiàn)了光譜數(shù)據(jù)的降維;利用1階導(dǎo)數(shù)+KNN識(shí)別模型對(duì)校正集以及SNV+KNN識(shí)別模型對(duì)預(yù)測(cè)集中正常果和疤痕果的正確率識(shí)別均高達(dá)96.0%。驗(yàn)證了基于光纖光譜技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別方法無(wú)損檢測(cè)蘋(píng)果表面疤痕的可行性。

激光技術(shù)雜志要求:

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