基于高光谱成像技术的配方烟丝组分判别

作者:梅吉帆; 李智慧; 李嘉康; 苏子淇; 徐波; 堵劲松; 徐大勇*; 李华杰
来源:分析测试学报, 2021, 40(08): 1151-1157.
DOI:10.19969/j.fxcsxb.20110702

摘要

应用近红外(1 000~2 200 nm)高光谱成像技术开展了面对像素、面对样本的配方烟丝4种组分(叶丝、梗丝、薄片丝、膨胀丝)的判别研究。以样本高光谱图像的所有像素点光谱数据进行面对像素的组分判别;以样本所有像素点的平均光谱数据进行面对样本的组分判别。采用二阶导数法结合萨维茨基-戈莱平滑(SG)滤波对光谱数据进行预处理。通过面对像素数据的主成分分析,证实了基于面对像素的高光谱数据进行组分判别的可行性,以前5主成分建立的支持向量机模型很好地实现了叶丝与梗丝、叶丝与薄片丝的判别任务。建立了面对样本的4组分的K近邻和支持向量机判别模型,通过连续投影算法和二阶导数法进行特征波长选择,筛选出具有高判别准确率的波段,组分判别率达86.97%。