鮮棗在成熟期由于降雨，果皮水溶性果膠的增加使得果皮生長應(yīng)力降低，當(dāng)果肉迅速膨脹，導(dǎo)致果皮出現(xiàn)裂紋。鮮棗的果皮開裂加速了鮮棗腐爛變質(zhì)，降低果實的商用價值。目前主要采用手工剔除裂棗，不僅費時費力，而且對人工挑選的要求較高。因此，快速、準(zhǔn)確地檢測鮮棗裂紋對于提高水果品質(zhì)具有重要的意義。高光譜成像(HSI)集光譜和數(shù)字圖像信息于一體。目前，該技術(shù)廣泛在應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測領(lǐng)域，不僅可以定量檢測農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)，還能對農(nóng)產(chǎn)品的外部特征進行定性分析……

本研究采用高光譜成像技術(shù)對鮮棗的裂紋進行定性和定量檢測。在獲取鮮棗高光譜數(shù)據(jù)后，提取相關(guān)感興趣區(qū)的平均光譜，并采用PLSR，SPA和圖像PCA分析得到鮮棗裂紋敏感波段，建立鮮棗裂紋判別的LS-SVM模型以及用ROC 曲線對判別模型進行評判，最終選用最優(yōu)模型下敏感波段對應(yīng)的光譜圖像進行分析，以獲取鮮棗裂紋的位置、大小信息

采用高光譜成像技術(shù)對鮮棗裂紋進行定性判別和定量檢測。運用PLSR回歸系數(shù)、SPA和圖像PCA來提取鮮棗裂紋敏感波段，采用LS-SVM 建立鮮棗裂紋判別模型以及采用ROC曲線評價判別模型，表明PLSR-LS-SVM模型對鮮棗裂紋判別效果最佳。運用該模型敏感波段下的圖像進行PCA分析，對最能表現(xiàn)鮮棗裂紋特征的PC4圖像進行裂紋信息的識別，定量地檢測出裂紋在鮮棗的位置、大小信息特征，并將鮮棗裂紋識別模型及算法應(yīng)用于另外8個樣本，同樣也得到了較好的識別效果，這為鮮棗裂紋的檢測儀器開發(fā)提供理論基礎(chǔ)和依據(jù)。