高光谱成像技术在烟叶和杂物分类中的应用

TS452; 为提高卷烟产品品质,避免烟叶中掺杂异物,在高光谱成像技术的基础上,结合Savitzky-Golay平滑滤波(SG)、多元散射校正(MSC)、支持向量机(SVM)建立了烟叶和杂物的分类方法.样品分类精度采用总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)进行表征.实验结果表明,使用径向基函数对样品进行分类时效果最佳,烟叶和杂物总体分类精度为99.92％,卡帕系数等于0.998.基于高光谱成像技术的烟叶杂物分类方法可以准确分辨烟叶、塑料橡胶制品和金属制品等....

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Published in烟草科技 Vol. 53; no. 8; pp. 72 - 78
Main Authors 张龙, 马啸宇, 王锐亮, 李志刚, 徐大勇, 洪伟龄
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学技术大学,合肥市包河区金寨路96号 230026%福建中烟工业有限责任公司技术中心,福建省厦门市集美区滨水路298号 361021%中国烟草总公司郑州烟草研究院,郑州高新技术产业开发区枫杨街2号 450001 01.08.2020
中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所,合肥市长江西路2221号 230088%中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所,合肥市长江西路2221号 230088
Subjects
支持向量机
高光谱成像
烟叶
杂物
分类
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ISSN1002-0861
DOI10.16135/j.issn1002-0861.2019.0144

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Summary:TS452; 为提高卷烟产品品质,避免烟叶中掺杂异物,在高光谱成像技术的基础上,结合Savitzky-Golay平滑滤波(SG)、多元散射校正(MSC)、支持向量机(SVM)建立了烟叶和杂物的分类方法.样品分类精度采用总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)进行表征.实验结果表明,使用径向基函数对样品进行分类时效果最佳,烟叶和杂物总体分类精度为99.92％,卡帕系数等于0.998.基于高光谱成像技术的烟叶杂物分类方法可以准确分辨烟叶、塑料橡胶制品和金属制品等.
ISSN:1002-0861
DOI:10.16135/j.issn1002-0861.2019.0144