Schnelle Identifizierung von Orangenschalenjahren mit Hilfe einer Hyperspektralkamera

Die Orangenschale hat einen guten wirtschaftlichen und medizinischen Wert, aber das Phänomen der Fälschung und Qualität auf dem Markt ist ernst.die Genauigkeit und Effizienz der manuellen Erkennungsmethoden sind geringIn diesem Papier wurde die Hyperspektral-Bildgebungstechnologie in Kombination mit der Deep-Learning-Methode verwendet, um eine schnelle und zerstörungsfreie Identifizierungsmethode für das Alterungsjahr von Orangenschalen zu entwickeln.
一、Materialien und Methoden

Die eingekauften Orangenschalenproben wurden je nach Alterungsjahr in 1 Jahr, 5 Jahre, 10 Jahre und 15 Jahre unterteilt. Wie in Abbildung 1 dargestellt, wurden für jedes Jahr 120 Orangenschalenproben gesammelt.und insgesamt 480 Orangenschalenproben wurden entnommen.Die Orangenschalenproben jedes Jahres wurden nach dem Zufallsprinzip in einem Verhältnis von 7 geteilt:3, bei denen 84 Proben in das Trainings- und 36 Proben in das Test-Set eingegeben wurden.

In diesem Papier wird eine 900-1700nm-Hyperspektralkamera verwendet, und FS-15, ein Produkt der Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., kann für verwandte Forschung verwendet werden.Kurzwellen-Nein-Infrarot-Hyperspektralkamera, die Erfassungsgeschwindigkeit des gesamten Spektrums bis 200 FPS, wird weit verbreitet bei der Zusammensetzungserkennung, Stofferkennung, Bildverarbeitung, Qualität landwirtschaftlicher Erzeugnisse,Bildschirmerkennung und andere Felder.

二、Ergebnisse und Analyse

Die Spektralkurven von Orangenschalenproben in verschiedenen Jahren sind in Abbildung 3 dargestellt.Die ursprünglichen Spektralkurven in Abbildung 3 zeigen offensichtlich, daß die Absorptionsspitzen in der Nähe von 1200 m und 1450 nm liegen.Die Absorptionsspitze bei 1200 nm wird hauptsächlich durch die spektrale Absorption von Bindungspaaren verursacht, und die Absorptionsspitze bei 1450 nm wird hauptsächlich durch die spektrale Absorption von Wasser verursacht.Die Bands der NIR-Spektren aller Arten von Proben dicht überlappen, war die Gesamtentwicklung nahezu gleich und der Absorptionsspitzenwert fast in derselben Position, ohne dass ein deutlicher Unterschied zu verzeichnen war.Es war schwierig, die vier Arten von Orangenschalenproben mit bloßem Auge zu unterscheiden.

三、Spektralvorbehandlung

Die Vorbehandlung der hyperspektralen Daten von Orangenschalen umfasst mehrere Schritte, die Bildsegmentierung, Spektrumschnitt und Spektrumsvorverarbeitung sind.Das ursprüngliche durchschnittliche Spektrum der Orangenschalenproben in verschiedenen Jahren und die durchschnittlichen Spektralkurven nach der SG+D1-Vorbehandlung sind in Abbildung 4 dargestellt.Aus den Abbildungen 4a und 4b geht hervor, daß das kombinierte Vorbehandlungsverfahren SG+D1 den Einfluß der Spektraldrift an der Ausgangslinie wirksam beseitigen und die Spektralkurve glätten kann.Damit wird die Genauigkeit der Identifizierung des Orangenschalenjahres verbessert..

Die schnelle Identifizierung von Orangenschalen mit Hilfe einer hyperspektralen Kamera hat eine breite Anwendungsmöglichkeit in der chinesischen Medizinindustrie.Es kann den Herstellern und Händlern chinesischer Medizin helfen, die Qualität und das Jahr der Orangenschalen genau zu kontrollieren., und vermeiden wirtschaftliche Verluste und Reputationsrisiken, die durch Fehleinschätzung des Jahres verursacht werden.die entsprechenden Stellen können die Technologie zur schnellen Probenahme von Orangenschalenprodukten auf dem Markt nutzenMit der kontinuierlichen Verbesserung und Popularisierung der Technologie wird es möglich sein, die Produktion zu verbessern und die Produktion zu fördern.Es wird auch die wissenschaftliche Forschung und die Qualitätsbewertung von Orangenschalen stark unterstützen., und fördern die Entwicklung der Orangenschalenindustrie in einer standardisierteren, standardisierteren und wissenschaftlicheren Richtung.