領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
針對(duì)油茶果成熟度難以準(zhǔn)確評(píng)估，且傳統(tǒng)判別方法存在局限的問題，本研究探索結(jié)合顯微高光譜成像（hyperspectral microscopy imaging，HMI）與灰度共生矩陣進(jìn)行成熟度評(píng)估的可行性分析。實(shí)驗(yàn)采集不同成熟度的果殼切片顯微圖像，提取光譜和紋理特征并構(gòu)建模型，引入主成分載荷和二維相關(guān)光譜篩選特征波長。結(jié)果發(fā)現(xiàn)融合光譜與紋理特征的分類模型明顯優(yōu)于單一特征模型。應(yīng)用了量子行為粒子群優(yōu)化算法的支持向量機(jī)模型分類準(zhǔn)確率最優(yōu)，達(dá)到87.0%。研究證明了油茶果成熟度與其果殼微結(jié)構(gòu)，以及光譜圖像中的紋理變化之間存在密切關(guān)系，同時(shí)也驗(yàn)證了HMI與數(shù)據(jù)融合策略在成熟度評(píng)估中的可行性與優(yōu)越性。
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