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一种基于高光谱和CARS算法烟草加工中糖分含量检测方法 

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申请/专利权人:张家口卷烟厂有限责任公司

摘要:本发明公开了一种基于高光谱和CARS算法的烟草加工中糖分含量检测方法,属于农产品无损检测领域。本发明包括:通过高光谱成像技术采集不同加工工序过程中的烟草样本的原始图像,并对高光谱图像进行黑白校正;提取感兴趣区域,获得高光谱数据;测定各个烟草样品的糖分含量;测定烟草的糖分含量数据并划分建模集和预测集;使用正交信号校正方法对光谱数据进行预处理,然后利用竞争性自适应重加权采样算法CARS选取特征波长;以全波长光谱信息和竞争性自适应重加权采样算法CARS特征波长选择方法得出的光谱信息作为预测变量数据,建立偏最小二乘回归预测模型;根据模型预测结果,评估模型性能,选择出预测效果最好的特征波长选择方法。本发明的有益效果:利用正交信号校正预处理方法与竞争性自适应重加权算采样算法筛选特征波长用以建模分析,可以分析相关系数得到模型精度变高。故正交信号校正与竞争性自适应重加权采样算法可以在检测过程中提高模型精度,实现了烟草糖分含量的精准、快速、无损有效预测。

主权项:1.一种基于高光谱和CARS算法的烟草加工中糖分含量检测方法,其特征在于,包括:采集各加工工序过程中烟草样本的原始高光谱图像;提取感兴趣区域,获得高光谱数据;测定各个烟草样本的糖分含量并划分校正集和预测集;使用正交信号校正方法对光谱数据进行预处理,然后利用竞争性自适应重加权采样算法CARS选取特征波长;以全波长光谱信息和竞争性自适应重加权采样算法CARS特征波长选择方法得出的光谱信息作为预测变量数据,建立偏最小二乘回归预测模型;根据模型预测结果,评估模型性能,选择出效果最好的特征波长选择方法。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 张家口卷烟厂有限责任公司 一种基于高光谱和CARS算法烟草加工中糖分含量检测方法

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