振动胁迫下双孢蘑菇高光谱成像品质检测

作     者：姜凤利 沈殿昭 杨磊 陈毅 孙炳新 JIANG Fengli;SHEN Dianzhao;YANG Lei;CHEN Yi;SUN Bingxin

作者机构：沈阳农业大学信息与电气工程学院辽宁沈阳110866 沈阳农业大学食品学院辽宁沈阳110866 

出 版 物：《食品科学》 (Food Science)

年 卷 期：2022年第43卷第22期

页      面：353-360页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基　　金：辽宁省科技厅揭榜挂帅科技攻关专项(2021JH1/10400035) 国家自然科学基金青年科学基金项目(31901399) 辽宁省科学研究经费项目(LSNQN202009,LSNQN201918) 

主　　题：振动胁迫 信息融合 高光谱成像 双孢蘑菇 特征波长 

摘      要：为快速有效识别双孢蘑菇轻微损伤,以不同振动时间后不同损伤程度的双孢蘑菇为研究对象,采集400~1000 nm的完好无损、振动60 s和振动120 s双孢蘑菇的近红外高光谱图像,发现3种类型的双孢蘑菇在450~750 nm的光谱曲线有明显差异。比较标准正态变量变换、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正等预处理方法,确定SG平滑为最优预处理方法。并将处理后的数据采用连续投影算法和竞争性自适应重加权算法提取不同损伤程度的特征波段;基于灰度共生矩阵提取500 nm波长特征图像感兴趣区域的纹理特征,分别将光谱信息和纹理特征信息作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、BP(back propagation)神经网络和极限学习机损伤程度识别模型。结果表明,两种特征集建模,PLS-DA模型均表现出最好的识别效果,PLS-DA模型训练集和测试集平均识别准确率为93.33%、91.11%和88.89%、86.67%。最后基于光谱-纹理融合信息建立PLS-DA模型,训练集和测试集总体识别正确率分别为97.78%、95.56%。结果表明,光谱-纹理融合信息建模预测效果优于单一特征信息建立的判别模型。因此,采用高光谱融合信息建模可以提高不同损伤程度的双孢蘑菇检测精度,为双孢蘑菇贮藏、分类提供理论支撑。