应用连续投影算法及最小二乘支持向量机的单组分纺织品识别

摘要：

针对传统的纺织品检测受检测人员感官和精神状态影响,不同检测人员对同一样品的检测结果有偏差,且大部分传统的检测方法损伤纤维这一现象,以高光谱技术为基础设计了对8种单组分纺织品材料进行识别分类的方法.对纺织品的高光谱数据预处理后,利用连续投影算法提取纺织材料的特征波长,在920～2500 nm内将288个波长压缩至5～7个(数据压缩至1.74％ ～2.43％),并基于最小二乘支持向量机对每种纺织品建立二类分类器,将获取到的特征波长导入到各自对应的分类器中进行训练,最后对测试样本进行识别分类.实验结果表明,640个实验样本均被8种二类分类器识别,高光谱成像技术可用于棉、涤纶、聚乙烯、羊毛、聚氯乙烯、锦纶、亚麻、蚕丝的识别.

关键词：纺织品、单组分识别、高光谱成像、光谱分析、连续投影算法、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TS101.8(纺织工业、染整工业)

资助基金：上海市自然科学基金项目18ZR1416600;上海工程技术大学志宏计划项目2017RC432017

在线出版日期：2018-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51