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高光谱成像技术在烟草检测中的应用评估

 

试验对象:烟梗标准样 4 个、烟叶标准样一袋、原料一袋

实验及分析过程: 实验共测试两组数据:数据分析如下 样品 1:


                                                                    测试样本照片

将数据用 Evince 打开,通过 PCA 变换,再由散点图将背景扣除后再次进行 PCA 变换。 变换后图像与散点图及权重曲线图如下:

                                                               主成分 1 图像


                                                             Pc1:Pc2 散点图


通过散点图选择后对应图像 通过散点图,可以明显将烟叶与烟梗进行曲别。选取蓝色的烟梗和红色烟叶区域分别分 类标记,然后对整个区域进行 PLSA 变换,实现分类识别。结果如下:
PLSA 分类识别统计结果 
烟梗             18103 (35.5%) 
烟叶             32926 (64.5%) 
未识别         4 (7.838E-3%)
 
合计             51033(100%)
识别后图像如下:


                                                          烟梗典型曲线
通过光谱曲线,可以发现在 672nm 处烟梗有明显吸收峰,这也右以 PCA 权重曲线中得到 验证,如下图:


为进一步验证上达识别结果,进行了一组验证实验,分析过程不再详述,结果如下:

                                                      测试样本照片


                                                       PCA 变换图

PLSA 分类识别统计结果
 
烟叶       125398      (85.7%)
烟梗        20951        (14.3%)
未识别       0            (0%)
合计       146349      (100%)


结论
实验初步验证了高光谱成像技术在烟草检测中具有实用性












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