基于高光谱成像技术的金银花霉变检测模型

作者：冯洁; 刘云宏^*; 王庆庆; 于慧春; 石晓微

来源：食品与机械, 2018, 34(08): 60-78.

DOI：10.13652/j.issn.1003-5788.2018.08.013

• 高光谱
• 金银花
• 霉变
• 检测模型

利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、多元散射校正(MSC)和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法(PLS)建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。

• 单位
  食品与生物工程学院; 河南科技大学