Technologie d'imagerie hyperspectrale pour identifier le châtaignier à bouche divisée

Cette étude a appliqué une caméra hyperspectrale de 400 à 1000 nm, et le produit FS13 de Hangzhou Caipu Technology Co., Ltd. peut être utilisé pour des recherches connexes. La gamme spectrale est

400-1000 nm, la résolution de longueur d'onde est meilleure que 2,5 Nm et jusqu'à 1200 canaux spectraux. La vitesse d'acquisition peut atteindre 128 ips dans le spectre complet et le plus élevé

Une fois la sélection de la bande est de 3300 Hz (support la sélection de la bande multi-région).

La châtaigne est l'une des noix comestibles de mon pays. Il est peu coûteux, nutritif et se classe premier au monde dans la production annuelle. Le châtaignier fissuré est l'un des indicateurs importants

pour évaluer la qualité externe du châtaignier. La châtaignier fissu

comme dommages mécaniques. La chair de châtaigne exposée est très susceptible de provoquer une série de problèmes de sécurité alimentaire. À l'heure actuelle, les châtaignes fissurées sont principalement triées manuellement, ce qui est fortement

subjectif et a un taux d'erreur de tri élevé. Par conséquent, étudier une méthode de détection de châtaignage fissurée efficace et applicable peut jeter les bases d'un

Détection et classement des châtaignes. L'équipe de recherche a effectué des recherches sur la méthode d'identification des châtaignes défectueuses à un stade précoce, mais il n'y a aucun rapport sur le

Méthode d'identification des châtaignes fissurées dans des châtaignes défectueuses. La technologie de spectroscopie proche infrarouge peut détecter rapidement, non destructivement et efficacement la qualité interne

Les informations sur les produits agricoles et la technologie de la vision machine peuvent bien refléter les caractéristiques externes des produits agricoles. Ils ont été largement utilisés dans l'agriculture

Détection de la qualité des produits, mais aucun ne peut répondre aux exigences de détection de la qualité complète des produits agricoles à l'intérieur et à l'extérieur en même temps. Avec le rapide

Développement de la science et de la technologie et les progrès rapides de la technologie informatique, une nouvelle technologie de haute technologie qui combine le spectre et l'image - la détection d'image hyperspectrale

La technologie attire de plus en plus l'attention des chercheurs dans le domaine des tests non destructifs des produits agricoles. Les images hyperspectrales peuvent enregistrer des informations riches sur

La qualité des produits agricoles et peut être utilisée pour la détection de la qualité interne et externe des produits agricoles. Les chercheurs domestiques et étrangers ont appliqué une hyperspectrale

La technologie d'imagerie aux tests non destructifs des fruits, légumes, thé et produits de viande et obtenu de bons résultats. Cependant, il n'y a eu aucune recherche sur la détection de la division

-Catnets en mouton utilisant une technologie d'imagerie hyperspectrale. Cet article propose d'utiliser une technologie d'imagerie hyperspectrale pour identifier les châtaignes à bouche divisée, extraire et analyser le

Les courbes spectrales de châtaignes à bouche divisée et de châtaignes qualifiées, optimisent les longueurs d'onde caractéristiques, utilisez l'algorithme de rapport de bande, extraction de son image synergique à travers la texture

Filtrage, puis combinez une série d'opérations morphologiques mathématiques pour compléter l'identification des châtaignes à bouche divisée, qui peuvent fournir de nouvelles idées pour la ligne en ligne

Détection de châtaignes à bouche fendue.

Cet article utilise une technologie d'imagerie hyperspectrale pour étudier la méthode d'identification des châtaignes à oreille fendue.

1) Les longueurs d'onde caractéristiques (477 nm, 769 nm et 923 nm) sont optimisées par l'analyse des composants principaux, et les images de rapport de bande et les images à bande unique au niveau de la caractéristique

Les longueurs d'onde obtenues par différentes combinaisons de longueurs d'onde caractéristiques sont analysées et comparées. Il montre que l'image du rapport de bande 769 mm / 923 nm peut mieux refléter la scission

-Les aire de Mouth et est plus propice à l'extraction des caractéristiques de la bouche fendue.

2) Analyser l'image du rapport de bande 769 nm / 923 nm, extraire l'image basée sur le filtrage de texture collaborative et combinez la segmentation seuil et l'OPE morphologique mathématique

Rations pour compléter l'extraction de la zone cible. Parmi eux, le taux de reconnaissance correct de la bouche divisée est de 94,3%, le taux de reconnaissance des châtaignes qualifiés est de 96,8% et l'OV

Le taux de reconnaissance de l'ERAL a atteint 95,5%. Le filtre correspondant peut être sélectionné pour concevoir un système de détection d'image hyperspectral basé sur un filtre pour obtenir en ligne, rapide et non destructif

Détection des châtaignes à oreille fendue. Dans le même temps, il fournit également une nouvelle méthode pour la détection de la qualité d'autres produits agricoles.