机器视觉和近红外技术相结合的杏干品质无损检测研究的中期报告.docx

机器视觉和近红外技术相结合的杏干品质无损检测研究的中期报告
一、研究背景与意义
杏干是一种传统的水果干制品，其营养丰富，风味独特，是一种受到消费者喜爱的休闲食品。然而，在杏干的生产和贮存过程中，由于温度、湿度等因素的影响，杏干很容易发生霉变、变质等现象，严重影响其品质和安全性。因此，对杏干的品质无损检测具有重要的研究意义和应用价值。
传统的杏干品质检测方法主要依靠人工视觉，其劳动强度大、效率低、误判率高等问题限制了其在工业生产中的应用。近年来，随着机器视觉技术和近红外技术的发展，将二者相结合，可有效地解决上述问题，实现对杏干的品质无损检测，提高杏干生产的质量和效率。
二、研究内容
本研究以机器视觉和近红外技术相结合，建立杏干品质无损检测系统，分为数据采集、特征提取、模型建立和实验验证四个步骤。
1.数据采集
采用数码相机对杏干的外观图像进行拍摄，并在近红外光谱范围内，使用近红外光谱仪对杏干样本进行扫描，获取其近红外光谱数据，用于后续的特征提取。
2.特征提取
使用主成分分析法对采集到的近红外光谱数据进行降维处理，提取出其主要特征，并将其与杏干的外观图像特征相结合，形成多特征融合的特征向量对杏干品质进行描述，为后续模型建立提供基础。
3.模型建立
建立基于支持向量机（SVM）的分类模型。将采集到的杏干品质数据集按一定比例分为训练集和测试集，使用训练集对SVM分类模型进行训练，并通过测试集进行验证和调优，最终得到可靠的杏干品质分类模型。
4.实验验证
在实验室条件下，对不同品质的杏干样本进行检测，使用建立好的杏干品质无损检测系统进行测试，并与人工视觉检测结果进行对比，验证本系统的可行性和准确性。
三、研究进展
目前为止，本研究已完成了数据采集和特征提取两个步骤，成功获取了一定数量的杏干外观图像和近红外光谱数据，并使用主成分分析法对光谱数据进行降维处理，提取出其主要特征。下一步将重点研究SVM分类模型的建立和实验验证，力争在短期内实现本系统的技术应用和推广。