基于机器嗅觉的柑橘品种无损检测与识别

摘要：

为了探索一种不依赖人的感官评定而识别柑橘品种的新方法,提出了一种基于机器嗅觉的柑橘品种分类识别方法.使用PEN3电子鼻对外形相似但品种不同的柑橘水果进行无损气味采集,通过局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)对高维水果气味数据进行降维处理,再运用线性判别分析方法(linear discriminant analysis,LDA)对降维后的数据进行判别分析,最终达到对不同品种柑橘水果分类识别的目的.实验结果表明,采用LTSA+LDA的方法能够对柑橘品种进行有效识别,对皇帝柑、脐橙和砂糖桔的识别率分别是91.1%、93.3%和91.1%,总体识别率为91.8%,该方法在柑橘品种识别方面具有良好的应用前景.

关键词：机器嗅觉、柑橘、品种识别、无损检测、LTSA+LDA

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4;S666.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61571140;广东省科技计划项目2016B030303011;广东省教育厅仪器重点培育项目15ZK0130;广州市科技计划项目 201607010247 Project supported by the National Nature Science Foundation of China61571140;Science and Technology Pro-ject of Guangdong2016B030303011;Instrument Key Cultivation Project of Guangdong Department of Educa-tion15ZK0130;the Science and Technology Project of Guangzhou201607010247

在线出版日期：2017-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1017-1024