In deze studie, werd een hyperspectral camera van 400-1000nm gebruikt om de binnenkant van okkernoot te ontdekken, en fs-13, een product van de Technologieco. van Hangzhou CHNSpec, Ltd, zouden voor verwant onderzoek kunnen worden gebruikt. Om okkernootoppervlakte in de spectrale waaier van 800-1700nm te ontdekken, kan hyperspectral camera fs-15 in de spectrale waaier van 900-1700nm met golflengteresolutie worden gebruikt dan beter 2.5nm en tot 1200 spectrale kanalen. De aanwinstensnelheid kan 128FPS in het volledige spectrum, en het maximum bereiken nadat de bandselectie 3300Hz (de bandselectie van het steun multi-gebied) is.
De okkernoten zijn een nootvoedsel geschikt voor alle leeftijden en een belangrijk bosrijk oliegewas. Het het planten gebied en de opbrengst van okkernoten in de rang van China eerst in de wereld. De kwaliteit die en van okkernootpitten is testen sorteren een belangrijke verbinding in okkernoot productie en verwerking. Volgens relevante nationale normen, omvatten de indicatoren van de verschijningskwaliteit van okkernootpitten integriteit en huidkleur, terwijl de interne kwaliteitsindicatoren vetgehalte en eiwitgehalte omvatten. In daadwerkelijke productie, okkernootpit baseert het sorteren zich hoofdzakelijk op handselectie van verschijning en kleur, die hoge productiekosten en hoge willekeur in het sorteren heeft, moeilijk makend het om interne kwaliteit te onderscheiden. Het traditionele chemische testen is vernietigend aan steekproeven en neemt oud om te ontdekken, makend het moeilijk om aan moderne productievereisten aan te passen. Momenteel, concentreert het onderzoek zich naar het gebruik van hyperspectral technologie voor de opsporing van de okkernootkwaliteit hoofdzakelijk op de classificatie van okkernootshells en pitten, en er zijn geen relevante rapporten over de kwaliteit van okkernootpitten geweest.
om een methode te onderzoeken om de interne kwaliteitsopsporing en de verschijningsclassificatie van okkernootpit gelijktijdig te realiseren, gebruikte deze studie hyperspectral weergavetechnologie om de kenmerkende spectrums van vetgehalte, eiwitgehalte en kleur van okkernootpit te onderzoeken, en onderzocht uit de relevante kenmerkende banden van kwaliteitsindicatoren om verwijzing voor de toepassing te verstrekken van het niet-destructieve testen van de kwaliteit van de okkernootpit.
De gemiddelde spectrale informatie van de steekproeven van de okkernootpit in het near-infrared gebied (863-1704 mm) worden en de pre verwerkte spectrale informatie getoond in Figuur 3. De algemene kenmerken van de originele spectrale informatie van de steekproeven zijn fundamenteel verenigbaar, behalve de absorptiepieken van water, zijn de absorptiepieken van andere componenten niet duidelijk, en de verdere verwerking van de spectrums is nodig. De het voorbewerken methode die MSE en SNV combineren elimineert de invloed van wat achtergrondgeluiden, die de spectrale informatie van de steekproefglansmachine maken. Tegelijkertijd, verbetert het verder de consistentie van spectrale informatie, benadrukt spectrale pieken en valleien, en versterkt spectrale eigenschappen.
De classificatie van de verschijningsrang van okkernootpit die op spectrale informatie en beeldeigenschappen wordt gebaseerd. Figuur 6 toont de gemiddelde spectrale kromme van drie de pitsteekproeven van de kleurenokkernoot in zichtbare lichte en korte golf near-infrared gebieden (382~1027nm). Aangezien het lawaai in de voor en achtersegmenten van het spectrum een grote invloed heeft, richt waveband 20 in de voorzijde en de achtersegmenten worden verwijderd. Van Figuur 6, kan men zien dat in het originele spectrum, de spectrale reflectiecoëfficiënt van de steekproeven van de okkernootpit met drie verschillende kleuren een significante neerwaartse trend in de zichtbare lichte waaier toont aangezien de kleur van licht diep verandert, en het spectrum is vrij wanordelijk in de near-infrared waaier. De spectrale informatie die door de combinatie doctorandus in de exacte wetenschappen en SNV-methodes wordt voorbewerkt toont bepaalde regelmatigheid en consistentie in spectrale reflectiecoëfficiënt, die voor verdere spectrale verwerking nuttig is.
Gebruikend hyperspectral weergavetechnologie, werd een methode om de interne en externe kwaliteit van okkernootpitten te ontdekken bestudeerd. Door spectraal combineren en beeldinformatie, werden de eiwit en vetgehaltevoorspelling van okkernootpitten en verschijningskwaliteit sorteren gebaseerd op integriteit en kleur bereikt. De resultaten tonen aan dat de combinatie van AUTO'Salgoritme en de methode van de correlatiecoëfficiënt effectief onbelangrijke en overtollige informatie in de volledige spectrale band verwijdert. Vergeleken met de volledige spectrale band, verminderde de bevestiging vastgesteld R van het de voorspellingsmodel van de eigenschapband voor eiwitgehalte ² van 0,66 tot 0,91, RMSEP van 1,37% tot 0,78%; De bevestiging vastgesteld R voor vetgehalte ² van 0,83 tot 0,93, RMSEP verminderde van 0,98% tot 0,47%, erop wijzend dat de geselecteerde eigenschapbanden effectief de ingewikkeldheid van het model verminderden en zijn vooruitlopende capaciteit verbeterden. Door de eigenschapspectrums van het kleurenverschil met parameters van de beeld de statistische eigenschap te combineren, werden de totale spectrums van de de eigenschapband van het kleurenverschil gehaald uit hyperspectral beelden, die de interferentie van overtollige informatie kunnen beduidend verminderen en modelleringsefficiency verbeteren. Door het totale spectrum van de de eigenschapband van het kleurenverschil met parameters van de beeld de statistische eigenschap te combineren, is de classificatienauwkeurigheid verder beter vergeleken bij de RGB band. Wanneer het gebruiken van het die model van de kleurenclassificatie door het DT algoritme wordt gevestigd, heeft het model de hoogste classificatienauwkeurigheid (98,6%). Het gebruik van hyperspectral beelden bereikte gelijktijdig de opsporing van interne kwaliteitsparameters (eiwitgehalte, vetgehalte) en de classificatie van verschijningskwaliteit (integriteit, kleur) van okkernootpitten, die een nieuwe oplossing verstrekken voor de toepassing van het niet destructieve testen van de kwaliteit van de okkernootpit.
