高光谱成像融合特征波长筛选监测番茄贮藏中品质变化的方法

摘要：

利用高光谱成像技术(HSI)采集了 300个不同贮藏时间的番茄高光谱图像,在所界定的有效波段中提取特征波长的基础上,构建了番茄贮藏过程中品质变化的马氏距离监测模型,实现了番茄贮藏过程中的品质变化监测.首先,采用多元散射校正(MSC)结合Savizky-Golay卷积平滑(SG)方法对高光谱原始数据进行了预处理,以消除基线漂移及噪声信号等影响.其次,基于光谱曲线在不同波段范围的变化趋势,并结合全波段下Wilks ∧最小值对应主成分在各个波长下的权重系数定义了可凸显番茄贮藏过程中品质变化的有效波段.随后,分别在全波段和有效波段采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)和Wilks∧统计量融合主成分分析3种筛选特征波长的方法进行特征波长的提取,通过对比分析3种方法提取的特征波长数量,指出了基于Wilks ∧统计量融合主成分分析可以有效降低数据维度,简化运算过程.接着对基于Wilks ∧统计量融合主成分分析在全波段和有效波段筛选出的主成分进行分析,指出了在有效波段基于Wilks ∧统计量融合主成分分析进行特征波长的提取可以很好地避免冗余信息对有效信息的掩盖作用,还可以进一步降低数据维度.最后,对分别以贮藏第1日和番茄腐败临界日为监测基准日构建番茄贮藏过程中品质变化的马氏距离监测模型的优缺点进行了分析,指出以贮藏第1日为监测基准日构建的模型更具有有效性和可靠性.研究结果表明:基于Wilks ∧统计量融合主成分分析提取的特征波长个数为最少(5个),且筛选出的主成分能够有效地表征番茄贮藏过程中品质变化的差异性.为利用高光谱成像技术监测番茄贮藏过程中的品质变化提供了一种有效的特征波长提取方法.

关键词：高光谱成像技术、特征波长提取、Wilks ∧统计量、贮藏、番茄、马氏距离

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分类号：TS205.9(食品工业)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC1600802

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：969-975