基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷无损检测研究的任务书.docx

基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷无损检测研究的任务书
任务书
题目：基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷无损检测研究
背景：马铃薯是我国重要的作物之一，具有丰富的营养成分和食用价值。然而，马铃薯在生长过程中容易受到环境、病虫害等因素的影响，导致外观上出现各种缺陷，如瘤状、凹凸不平等。这些缺陷不仅降低了马铃薯的市场价值，同时也影响着后续的加工和储存，因此对马铃薯外部缺陷的及时检测对实现高品质马铃薯的生产至关重要。
目的：本研究旨在通过高光谱图像处理技术及多信息融合的方法，对马铃薯外部缺陷进行无损检测。通过研究建立一套基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷检测方法，为马铃薯的生产和加工提供技术支持和参考。
任务：
1.调研和收集马铃薯外部缺陷检测的相关数据和文献，分析目前主流的检测技术。
2.协助搭建高光谱成像系统，熟悉高光谱成像的原理、流程和数据处理方法。
3.对收集的马铃薯高光谱图像进行前处理，包括暗电流校正、大气校正、波段选择等。
4.针对不同的马铃薯缺陷类型，开展针对性的图像特征提取和数据降维，挖掘全息光谱数据的隐藏信息。
5.设计多信息融合算法，将高光谱图像数据与其他传感器数据进行融合，提升检测精度和鲁棒性。
6.设计缺陷检测模型，采用机器学习或深度学习方法，选定评价指标并对检测结果进行评估。
7.撰写研究报告和论文，并对结果进行进一步分析和讨论。
要求：
1.团队合作，完成研究任务。
2.积极学习科学研究方法和技能，参与科研讨论和学术交流。
3.按时完成任务、撰写研究报告和论文，须保证实验数据的有效性和可靠性。
4.对马铃薯外部缺陷检测的研究情况和研究进展有较深入的了解。
5.具备一定的编程能力和机器学习基础，能够熟练运用Python等编程语言。
6.具备良好的英文读写能力，在阅读国外文献和开展国际合作方面积极配合。
参考文献：
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2.Wu,Y.M.,Huang,K.,Zhu,K.K.,Zhou,H.J.,&Lv,J.W.(2019).Aninnovativemethodforpotatodiseaseandinsectpestdetectionusinghyperspectralimaging.FoodandBioprocessTechnology,12(5),776-785.
3.Lu,Y.,Cheng,J.Y.,Liu,J.L.,&Chen,Y.(2018).Hyperspectralimagefeatureextractionandidentificationofpotatoblackheartdiseasebasedondeeplearning.JournalofFoodScienceandTechnology,55(8),3083-3089.