徐梦玲
- 作品数：8 被引量：49H指数：4
- 供职机构：华中农业大学工学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学轻工技术与工程更多>>
- 半透射高光谱结合流形学习算法同时识别马铃薯内外部缺陷多项指标被引量：5
- 2015年
- 针对马铃薯内外部缺陷多项指标难以同时识别的问题,提出了一种半透射高光谱成像技术采用流形学习降维算法与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标。试验以315个马铃薯样本为研究对象,分别采集合格、外部缺陷（发芽和绿皮）和内部缺陷（空心）马铃薯样本的半透射高光谱图像,同时为了符合生产实际,将外部缺陷马铃薯的缺陷部位以正对、侧对和背对采集探头的随机放置方式进行高光谱图像采集。提取马铃薯样本高光谱图像的平均光谱（390~1 040nm）进行光谱预处理,然后分别采用有监督局部线性嵌入（SLLE）、局部线性嵌入（LLE）和等距映射（Isomap）三种流形学习算法对预处理光谱进行降维,并分别建立基于纠错输出编码的最小二乘支持向量机（ECOC-LSSVM）多分类模型。通过分析和比较建模结果,确定SLLE为最优降维算法,SLLE-LSSVM为最优马铃薯内外部缺陷识别模型,该方法对测试集合格、发芽、绿皮和空心马铃薯样本的识别率分别达到96.83%,86.96%,86.96%和95%,混合识别率达到93.02%。试验结果表明：基于半透射高光谱成像技术结合SLLE-LSSVM的定性分析方法能够同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标,为马铃薯内外部缺陷的快速在线无损检测提供了技术参考。
- 黄涛李小昱金瑞库静徐森淼徐梦玲武振中孔德国
- 关键词：高光谱成像流形学习纠错输出编码最小二乘支持向量机马铃薯
- 基于高光谱图像和光谱信息融合的马铃薯多指标检测方法被引量：25
- 2015年
- 针对随机放置的马铃薯缺陷多项指标难以同时检测的问题,提出了一种基于高光谱信息融合的流形学习降维算法与极限学习机（extreme learning machine,ELM）相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯的多项缺陷指标。分别采集发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯的反射高光谱数据（390~1 040 nm）,在光谱维,提取马铃薯样本感兴趣区域（region of interest,ROI）的平均光谱,分别采用扩散映射（diffusion maps,DM）、局部线性嵌入（locally linear embedding,LLE）和海森局部线性嵌入（hessian locally linear embedding,HLLE）3种流形学习降维算法对光谱数据进行降维;在图像维,对马铃薯伪彩色图像进行形态学处理,获取基于灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix,GLCM）的图像纹理信息,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）优选图像纹理特征;融合光谱维信息和图像维信息,分别建立基于极限学习机（ELM）与支持向量机（support vector machine,SVM）的马铃薯多分类识别模型。结果表明,扩散映射结合极限学习机（DM-ELM）模型的预测结果较优,该模型对发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯样本的单一识别率分别为97.30%、93.55%、94.44%和100%,混合识别率达到96.58%,时间为0.11 s,可知高光谱信息融合技术结合流形学习降维算法可同时识别随机放置马铃薯的多种缺陷指标。
- 金瑞李小昱颜伊芸徐梦玲库静徐森淼胡雪雪
- 关键词：高光谱成像流形学习极限学习机图像纹理特征马铃薯
- 半透射高光谱成像技术与支持向量机的马铃薯空心病无损检测研究被引量：16
- 2015年
- 针对马铃薯空心病的难以检测问题,提出了一种基于半透射高光谱成像技术结合支持向量机（support vector machine,SVM）的马铃薯空心病无损检测方法。选取224个马铃薯样本（合格149个,空心75个）作为研究对象,搭建了马铃薯半透射高光谱图像采集系统,采集了马铃薯样本半透射高光谱图像（390~1 040nm）,对感兴趣区域内的光谱进行平均和光谱特征分析。采用变量标准化（normalize）对原始光谱进行光谱预处理,建立了全波段的SVM判别模型,模型对测试集样本的识别准确率仅为87.5%。为了提高模型性能,采用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighed sampling algorithm,CARS）结合连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）对光谱全波段520个变量进行变量选择,最终确定了8个光谱特征变量（454,601,639,664,748,827,874和936nm）,所选8个光谱变量建立的SVM模型对马铃薯测试集的识别率为94.64%。分别采用人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）、遗传算法（genetic algorithm,GA）和网格搜索法（grid search algorithm）对SVM模型的惩罚参数c和核参数g进行优化。经过建模比较分析,确定AFSA为最优优化算法,最优模型参数为c=10.659 1,g=0.349 7,确定AFSASVM模型为马铃薯空心病的最优识别模型,该模型总体识别率达到100%。试验结果表明：基于半透射高光谱成像技术结合CARS-SPA与AFSA-SVM方法能够对马铃薯空心病进行准确的检测,也为马铃薯空心病的快速无损检测提供技术支持。
- 黄涛李小昱徐梦玲金瑞库静徐森淼武振中
- 关键词：高光谱成像支持向量机人工鱼群算法空心病马铃薯
- 半透射高光谱多指标同时检测马铃薯内外部缺陷
- 2015年
- 目的应用半透射高光谱成像技术结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型实现马铃薯内外部缺陷多指标同时检测。方法采集310个马铃薯样本半透射高光谱图像,并分别采用标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)、归一化(normalize)和平滑处理(smoothing)对光谱信息进行预处理。进一步采用竞争性自适应重加权算法结合无信息变量消除法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm,uninformative variable elimination,CARS-UVE)进行特征波长选择,提高模型识别率。结果原始光谱信息经归一化预处理和竞争性自适应重加权算法结合无信息变量消除法(CARS-UVE)降维后所建的支持向量机(SVM)模型识别结果最优,该方法对合格、绿皮和黑心马铃薯样本预测结果分别为90.7%、88.9%、95.7%,混合识别率为91.3%。结论采用半透射高光谱成像技术结合CARS-UVE方法所建SVM模型能够实现马铃薯内外部缺陷多指标同时检测。
- 徐梦玲李小昱库静曲宝羊
- 关键词：高光谱成像支持向量机马铃薯
- 基于反射和透射高光谱的马铃薯品质多分类检测方法研究
- 高光谱成像技术具有分辨率高、波段范围广的特点，能够提供被测样本丰富的全波段光谱特征，但其庞大的信息量也制约农产品的实际在线检测。我国是世界上最大的马铃薯种植国，为了促进马铃薯深加工产业的发展，增加马铃薯附加值，达到良好的...
- 徐梦玲
- 关键词：高光谱成像马铃薯
- 基于高光谱成像系统的农产品图像V型平面镜采集装置
- 本实用新型是一种基于高光谱成像系统的农产品图像V型平面镜采集装置，由机架、计算机、高光谱采集箱、样品托架、输送链、采集箱固定架等组成，机架安装在试验台底座上，输送链环绕在输送线主动轮和输送线主动轮上，样品托架固定在输送链...
- 李小昱徐梦玲王为徐森淼颜伊芸库静金瑞黄涛
- 文献传递
- 光源参数可调的马铃薯透射高光谱图像采集装置
- 本实用新型是光源参数可调的马铃薯透射高光谱图像采集装置，由计算机、数据传输线、高光谱成像仪高度调节支架、高光谱成像仪、采集箱、采集箱门、立体光源箱、电控平移装置组成，能够用于研究透射高光谱成像系统的光入射角度与光照强度多...
- 徐森淼李小昱徐梦玲王为冯耀泽乔丹颜伊芸金瑞库静杨丹
- 文献传递
- 基于高光谱成像的绿皮马铃薯检测方法被引量：9
- 2016年
- 针对任意放置姿态下的轻微绿皮马铃薯难以检测的问题,进行了半透射与反射高光谱成像方式的不同检测方法比较研究,最终确定较优高光谱成像方式的检测方法。分别以半透射与反射高光谱成像方式对图像维提取RGB、HSV和Lab空间颜色信息,并采用等距映射、最大方差展开、拉普拉斯特征映射进行图像信息降维;分别以半透射与反射高光谱成像方式对光谱维提取感兴趣区域的平均光谱数据,并采用局部保持投影、局部切空间排列、局部线性协调进行光谱信息降维;然后分别建立不同高光谱成像方式下的图像与光谱信息的深度信念网络模型;对识别率良好的模型采用多源信息融合技术进一步优化,并建立基于图像和光谱融合或不同成像方式融合的模型。结果表明,基于半透射和反射高光谱的光谱信息融合模型最优,校正集和测试集识别率均达到100%,可实现轻微绿皮马铃薯的无损检测。
- 李小昱库静颜伊芸徐梦玲徐森淼金瑞
- 关键词：高光谱成像流形学习信息融合
