郭俊先，李雪莲，黄 华，石 砦，刘 亚

(新疆农业大学机械交通学院,乌鲁木齐　830052)



基于可见短波近红外高光谱图像的梳棉杂质关键波长的优选

郭俊先，李雪莲，黄 华，石 砦，刘 亚

(新疆农业大学机械交通学院,乌鲁木齐830052)

摘要：【目的】以梳棉中多种杂质为研究对象，分析可见短波近红外梳棉高光谱图像，确定杂质检测中的关键或特征波长。【方法】提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱，以像素分类效果为指标，采用主成分分析、独立于后端分类器的T检验准则的过滤器、特征选择和分类器结合的包装三种方法，确定杂质检测的关键波长，使用早期研究确定的二次判别分析分类器和后处理方法，对比三种方法所选波长的杂质分割效果。【结果】当使用包装方法选择的波长集合，其杂质检测好于主成分分析和过滤器方法。异性纤维总识别率为79.17%。其中，灰色丙纶丝、白色丙纶丝、黑色人发和黑色猪毛的识别率均超过了90%；透明地膜碎片、白色猪毛和透明丙纶丝识别较差。【结论】基于高光谱图像和包装法选择的最优波长集合，能够用于大部分普通杂质和异性纤维杂质的检测。

关键词：梳棉；高光谱图像；杂质；波长选择；检测

0引 言

【研究意义】棉花杂质检测在棉包定价、纺织清理和加工等环节是非常重要的步骤之一。研究棉花杂质快速准确检测，以及杂质有效分拣，对于提高棉纺织品质量和经济价值都具有十分重要的意义。【前人研究进展】早期国内外学……