高光谱成像技术和主成分分析识别玉米籽粒的胚(英文)

为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900nm的高光谱反射图像。主成分分析(PCA)方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光(VIS)区域的3个有效波长510、555和575nm获得的主成分(PC)图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离。...

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Published in农业工程学报 Vol. 28; no. S2; pp. 243 - 247
Main Author 黄文倩 李江波 张驰 张保华 张百海
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京理工大学自动化学院,北京100081 2012
北京农业智能装备技术研究中心,北京100097%北京农业智能装备技术研究中心,北京,100097%北京农业智能装备技术研究中心,北京100097
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200240%北京理工大学自动化学院,北京,100081
Subjects
主成分分析
图像识别
有效波段
模型
玉米籽粒
胚
高光谱成像
主成分分析
models
模型
embryo
高光谱成像
principal components analysis
有效波段
effective wavelengths
玉米籽粒
胚
图像识别
maize kernel
hyperspectral imaging
image recognition
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ISSN1002-6819
DOI10.3969/j.issn.1002-6819.2012.z2.042

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Summary:为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900nm的高光谱反射图像。主成分分析(PCA)方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光(VIS)区域的3个有效波长510、555和575nm获得的主成分(PC)图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离。
Bibliography:11-2047/S
Huang Wenqian 1,2 , Li Jiangbo 2 , Zhang Chi 2 , Zhang Baohua 2,3 , Zhang Baihai 11. School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China; 2. Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing 100097, China; 3. State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China
为了分割玉米籽粒的胚部分,本研究搭建了一套高光谱成像系统用于获取波段范围为500～900nm的高光谱反射图像。主成分分析(PCA)方法对样本高光谱数据进行降维以便选择少量有效波长构建多光谱成像系统。研究发现,采用可见光(VIS)区域的3个有效波长510、555和575nm获得的主成分(PC)图像获得了较好的识别结果。100个独立样本用于评估算法性能,结果表明,样本中97.0%的胚可以从玉米籽粒中正确分离
principal components analysis;image recognition;models;embryo;maize kernel;hyperspectral imaging;effective wavelengths
ISSN:1002-6819
DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2012.z2.042