Trong nghiên cứu này, có thể sử dụng máy ảnh siêu phổ 400-1000nm và các sản phẩm của Công ty TNHH Công nghệ Quang phổ Màu Hàng Châu
FS13 tiến hành nghiên cứu liên quan.Dải phổ là 400-1000nm và độ phân giải bước sóng tốt hơn 2,5nm, lên tới 1200
Hai kênh quang phổ.Tốc độ thu nhận lên tới 128FPS trong toàn phổ, lên tới 3300Hz sau khi chọn băng tần (hỗ trợ đa vùng
Lựa chọn băng tần miền).
Với việc thúc đẩy chiến lược ngũ cốc chủ yếu là khoai tây ở Trung Quốc, chuỗi công nghiệp liên quan đến khoai tây đã nhanh chóng phát triển và chất lượng khoai tây đã trở thành một vấn đề nóng.Tuy nhiên, các khuyết tật như vỏ xanh và hư hỏng cơ học ảnh hưởng nghiêm trọng đến tổng số lượng khoai tây, đặc biệt là hình dạng phức tạp của khoai tây vỏ xanh, các khuyết tật không dễ xác định và làm tăng độ khó phát hiện.Đồng thời, nếu hàm lượng solanin trong khoai tây xanh vượt quá tiêu chuẩn ăn được sẽ dẫn đến ngộ độc thực phẩm và gây ra vấn đề an toàn thực phẩm.Vì vậy, việc nghiên cứu phương pháp phát hiện nhanh và không phá hủy để chế biến sâu khoai tây và mở rộng chuỗi công nghiệp khoai tây là rất có ý nghĩa.
Công nghệ hình ảnh siêu phổ có ưu điểm là dải băng rộng, đồng thời có thể thu được thông tin hình ảnh và quang phổ trong dải băng tương ứng của mẫu được kiểm tra, do đó nó đã được sử dụng rộng rãi trong thử nghiệm nhanh không phá hủy các sản phẩm nông nghiệp.Để giải quyết vấn đề không dễ nhận biết khoai tây có vỏ màu xanh nhạt ở vị trí tùy ý, các kỹ thuật hình ảnh siêu phổ bán truyền và phản xạ đã được sử dụng để so sánh và phân tích, đồng thời xác định độ chính xác nhận dạng mô hình theo các phương pháp hình ảnh siêu phổ khác nhau. .Hình ảnh siêu phổ bán truyền và siêu phổ phản xạ của các mẫu khoai tây được thu thập ở bất kỳ vị trí nào và các mô hình phát hiện dựa trên thông tin hình ảnh và thông tin quang phổ được thiết lập tương ứng, đồng thời so sánh tốc độ nhận dạng của các mô hình khác nhau.Tiếp tục thiết lập các mô hình tổng hợp hình ảnh và quang phổ hoặc các mô hình tổng hợp hình ảnh khác nhau để cải thiện hiệu suất của mô hình và cuối cùng xác định mô hình tối ưu.
(1) So sánh độ chính xác của các mô hình nhận dạng thông tin hình ảnh với các phương pháp hình ảnh siêu phổ khác nhau.Tỷ lệ nhận dạng của ánh xạ đẳng cự kết hợp với mô hình mạng niềm tin sâu dựa trên thông tin hình ảnh bán truyền chỉ đạt 78,67%.Tỷ lệ nhận dạng mở rộng phương sai tối đa kết hợp với mô hình mạng niềm tin sâu dựa trên thông tin hình ảnh phản ánh chỉ là 77,33%.Kết quả cho thấy độ chính xác của việc phát hiện khoai tây có màu xanh nhạt bằng thông tin ảnh đơn lẻ là không cao.
(2) So sánh độ chính xác của các mô hình nhận dạng thông tin quang phổ với các phương pháp tạo ảnh siêu phổ khác nhau.Tỷ lệ nhận dạng sắp xếp không gian tiếp tuyến cục bộ kết hợp với mô hình mạng niềm tin sâu dựa trên thông tin phổ bán truyền là cao nhất 93,33%.Tỷ lệ nhận dạng sắp xếp không gian tiếp tuyến cục bộ kết hợp với mô hình mạng niềm tin sâu sắc dựa trên thông tin phổ phản xạ lên tới 90,67%.Kết quả cho thấy việc sử dụng thông tin quang phổ đơn để phát hiện khoai tây có màu xanh nhạt là khả thi, tuy nhiên tỷ lệ nhận dạng cần phải được cải thiện hơn nữa.
(3) So sánh ảnh hưởng của ba phương pháp tổng hợp thông tin đa nguồn đến độ chính xác nhận dạng.Độ chính xác của ba mô hình tổng hợp hình ảnh bán truyền và phổ bán truyền, hình ảnh phản xạ và phổ phản xạ, phổ bán truyền và phổ phản xạ cao hơn mô hình hình ảnh đơn hoặc mô hình quang phổ và mô hình tổng hợp mạng niềm tin sâu sắc của Phổ bán truyền và phổ phản xạ là tốt nhất, tỷ lệ nhận dạng của bộ hiệu chỉnh và bộ kiểm tra là 100%.Kết quả cho thấy mô hình tổng hợp phổ bán truyền và phổ phản xạ có thể thực hiện thử nghiệm không phá hủy đối với khoai tây có vỏ màu xanh nhạt.