基于高光谱成像技术的板栗产地溯源

作者：孙晓荣; 张晨光^*; 刘翠玲; 吴静珠; 张善哲

来源：食品安全质量检测学报, 2023, 14(18): 59-65.

DOI：10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2023.18.043

• 高光谱成像
• 支持向量机
• 遗传算法
• 板栗
• 产地溯源

目的 建立了一种基于高光谱成像(hyperspectralimaging,HSI)技术的板栗产地溯源模型。方法 采集怀柔、迁西和沂蒙短枝3种不同产地板栗的高光谱图像,提取感兴趣区域,建立支持向量机(supportvector machine,SVM)板栗产地溯源模型,通过比较分析不同预处理方法对建模结果的影响,选出最佳的预处理组合方法,并使用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对模型进一步优化。结果 实验结果表明,经多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)和移动窗口平滑法(moving window smoothing, MWS)组合预处理后的数据所建立的溯源模型预测性能最好,分类的预测精确率达到了95%以上,模型整体的预测准确率为96.61%。经GA对SVM的参数C进行优化,优化后的模型对怀柔板栗和沂蒙短枝板栗的预测精确率达到了100%,模型整体的准确率提高到了98.31%。结论 本研究基于高光谱成像技术建立了一种板栗产地溯源模型,经预处理和参数优化后,所建立的模型具有较好的预测性能,为板栗的产地溯源提供了一种新方法。

• 单位
  北京工商大学