隨著科技的發(fā)展，高光譜相機在許多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用。其中，它在農(nóng)產(chǎn)品檢測，尤其是馬鈴薯品質(zhì)鑒定中，發(fā)揮了重要作用。本文主要探討了高光譜相機在綠皮馬鈴薯檢測中的應(yīng)用。

一、高光譜相機簡介

高光譜相機是一種結(jié)合了光學、機械、電子和計算機技術(shù)的精密儀器，能夠獲取物體反射光譜信息，從而提供比傳統(tǒng)圖像更豐富的信息。它具有高分辨率、高靈敏度、高抗干擾能力等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。

二、綠皮馬鈴薯檢測的意義

綠皮馬鈴薯因其含有大量的生物堿，如龍葵堿，而呈現(xiàn)出綠色。這種綠色覆蓋了大部分馬鈴薯表面，使得傳統(tǒng)方法難以準確檢測其內(nèi)部品質(zhì)。同時，過量的生物堿會對人體健康造成影響，因此，對綠皮馬鈴薯進行無損檢測顯得尤為重要。

三、高光譜相機在綠皮馬鈴薯檢測中的應(yīng)用

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機，可采用廣州保來發(fā)賽斯拜克產(chǎn)品SP130M進行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

研究分別采用半透射與反射高光譜成像技術(shù)進行比較分析，并確定不同高光譜成像方式下的模型識別精度。采集馬鈴薯樣本任意放置姿態(tài)下的半透射高光譜和反射高光譜圖像，分別建立基于圖像信息與光譜信息的檢測模型，比較不同模型識別率。進一步建立圖像和光譜融合或不同成像方式融合模型提高模型性能，最終確定最優(yōu)模型。

? ? ?（1）比較了不同高光譜成像方式的圖像信息識別模型的精度。采用半透射圖像信息建立的等距映射結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高僅達到78.67%；采用反射圖像信息建立的最大方差展開結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高僅達到77. 33%。結(jié)果表明，采用單一圖像信息對輕微綠皮馬鈴薯檢測的精度不高。
? ? ?（2）比較了不同高光譜成像方式的光譜信息識別模型的精度。采用半透射光譜信息建立的局部切空間排列結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高為93.33%；采用反射光譜信息建立的局部切空間排列結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)模型識別率最高為90. 67%。結(jié)果表明，采用單一光譜信息對輕微綠皮馬鈴薯檢測是可行的，但識別率有待進一步提高。
? ? ?（3）比較了3種多源信息融合方式對識別精度的影響。半透射圖像和半透射光譜、反射圖像和反射光譜、半透射光譜和反射光譜3種融合模型精度較單一圖像或者光譜模型均有提高，且半透射光譜和反射光譜的深度信念網(wǎng)絡(luò)融合模型最優(yōu)，對校正集和測試集識別率均達到100%。結(jié)果表明，半透射光譜和反射光譜的融合模型可實現(xiàn)輕微綠皮馬鈴薯的無損檢測。

高光譜相機在綠皮馬鈴薯檢測中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它能夠獲取馬鈴薯的反射光譜信息，根據(jù)這些信息，我們可以推測出馬鈴薯內(nèi)部的生物堿含量。例如，某個特定的光譜波段可以與生物堿含量建立相關(guān)性，這樣我們就可以通過分析這個波段的光譜信息，來預測生物堿的含量。

此外，高光譜相機還可以獲取馬鈴薯表面的圖像，通過對這些圖像的處理和分析，我們可以得到馬鈴薯的大小、形狀、顏色等外觀特征。這些信息對于判斷馬鈴薯的品質(zhì)也有重要的參考價值。

四、結(jié)論

高光譜相機在綠皮馬鈴薯檢測中具有顯著的優(yōu)勢。它不僅可以無損地檢測出馬鈴薯的內(nèi)部品質(zhì)，還可以分析馬鈴薯的外觀特征。這大大提高了檢測的準確性和效率，對于保障食品安全和提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平具有重要意義。

然而，如何更有效地提取和分析高光譜數(shù)據(jù)，以及如何將高光譜數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)相結(jié)合，以獲得更準確的品質(zhì)信息，仍然是未來研究的重要方向。我們期待著更多的科研工作者在這個領(lǐng)域進行深入的研究，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來更多的福音。

高光譜相機在綠皮馬鈴薯檢測中具有巨大的應(yīng)用潛力，值得我們進一步探索和挖掘。