冯 迪, 纪建伟, 张 莉, 刘思伽, 田有文*

(1. 沈阳农业大学 信息与电气工程学院， 辽宁 沈阳 110866；2. 辽宁广播电视台， 辽宁 沈阳 110004； 3. 辽宁广播电视传输发射中心， 辽宁 沈阳 110004)

基于高光谱成像提取苹果糖度与硬度最佳波长

冯 迪1,2, 纪建伟1, 张 莉3, 刘思伽1, 田有文1*

(1. 沈阳农业大学 信息与电气工程学院， 辽宁 沈阳 110866；2. 辽宁广播电视台， 辽宁 沈阳 110004； 3. 辽宁广播电视传输发射中心， 辽宁 沈阳 110004)

利用高光谱成像技术提取可同时检测苹果糖度与硬度的最佳波长。首先双面采集苹果的高光谱图像，获取亮度相近感兴趣区域(ROIs)的反射波形，采用二阶导数结合标准正态变量(SD+SNV)的方法平滑波形，测试ROIs的糖度与硬度；之后采用连续投影算法(SPA)提取两项指标的特征波长，根据特征波长的分布提出二次连续投影算法，结合波形集特征与两次投影结果确定不同取样面的最佳波长；最后采用遗传算法开发神经网络(GA-BP)建立预测模型，双面取样波长(543 nm和674 nm)效果最优，糖度相关系数(R)为0.847 6，均方误差(MSE)为3.32；硬度R为0.793 8，MSE为9.6。结果表明，相同波长信息可以检测苹果糖度与硬度。

高光谱成像； 苹果； 最佳波长； 二次连续投影算法； 遗传算法开发神经网络

1 引 言

作为衡量内部品质的两项重要指标，苹果的糖度与硬度的检测近些年被广泛研究。高光谱成像是近些年应用于苹果无损检测与分级的主要技术。其中图像技术能反映外在特征，光谱技术能检测物理结构和化学成分。关于苹果内部成分检测，以往主要集中在波形预处理、数据降维、RIOs、预测模型开发环节[1-5]，在单项指标检测上已经可以获得较高的准确率。……