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光谱学与光谱分析 2024年第11期 3095-3100页

作者：翁士状潘美静谭羽健张巧巧郑玲安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

苹果风味独特，清脆可口，深受全世界消费者的广泛喜爱。糖度是衡量苹果品质的关键指标。高光谱成像（HSI）由于含有丰富的图谱信息在糖度无损检测中有着广泛的应用前景，然而仍面临仪器笨重昂贵、操作耗时等问题。光谱超分辨率（SSR）... 详细信息

苹果风味独特，清脆可口，深受全世界消费者的广泛喜爱。糖度是衡量苹果品质的关键指标。高光谱成像（HSI）由于含有丰富的图谱信息在糖度无损检测中有着广泛的应用前景，然而仍面临仪器笨重昂贵、操作耗时等问题。光谱超分辨率（SSR）可通过建立映射关系从低光谱维度RGB图像获得对应高光谱维度HSI图像，在HSI图像的高效获取上有着极大的优势。因而，将探索苹果RGB图像的SSR，并基于SSR数据进行糖度预测。首先，选取大小均匀的苹果作为研究对象，利用黑色哑光胶纸对感兴趣区域（ROI）进行标定。采集苹果RGB图像和HSI图像后，利用全局阈值法确定ROI并经过图像分割得到220个RGB-HSI图像对。然后，使用密集连接网络、多尺度层级回归网络和Transformer网络实现苹果RGB图像的SSR。最后，提取SSR后图像的反射率光谱，采用全光谱和竞争性自适应重加权选择后的有效波长光谱结合偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）和极限学习机（ELM）构建糖度预测模型。结果表明，基于Transformer网络SSR结果最好。在SSR预测集中，平均相对绝对值(MRAESP)为0.135 9，均方根误差(RMSESP)为0.026 2;SSR后方法的反射率光谱与真实光谱一致性最好。在糖度预测的过程中，全光谱下ELM模型预测效果最好，预测集决定系数（RP2）和均方根误差（RMSEP）为0.925 5和0.003,PLSR次之，RF最差。经过有效波长光谱提取后，预测结果有所提升，其中ELM模型预测结果最好，RP2为0.960 9,RMSEP为0.002 2,PLSR次之，RF最差。总之，基于Transformer图像SSR完成了苹果糖度的准确检测，提供了低成本高效率HSI图像的获取方式，实现了快速便捷的新型糖度检测，扩展了图像在水果品质分析中的应用场景，为促进智慧农业和食品领域的发展提供了理论依据。

关键词：高光谱成像苹果图像处理光谱超分糖度预测

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