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公开(公告)号:CN115620130A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211208251.X
申请日:2022-09-30
Applicant: 河南工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种基于太赫兹成像的霉变小麦识别方法、系统及装置,方法包括:步骤1,获得包含有空间信息和光谱信息的三维太赫兹图像;步骤2,通过太赫兹反射成像系统获取频域图像数据;对频域图像中每个像素点对应的Z个频域图像数据累加后进行三维热力图成像,采用振幅值T对霉变小麦划分感兴趣区域;确定感兴趣区域后根据坐标位置提取每个像素点对应的光谱信息,并对每粒小麦的光谱取平均值;步骤3,基于获取到的光谱平均值,利用改进的VGG19‑Inception‑ResNet‑A网络对不同霉变时间的小麦进行分类识别,获得不同霉变程度的频域光谱曲线;根据频域光谱曲线的振幅值判断小麦的霉变程度。
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公开(公告)号:CN115290595A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210380944.0
申请日:2022-04-12
Applicant: 河南工业大学
IPC: G01N21/3586 , G01N21/3563
Abstract: 目前大米品种识别方法存在检测精度不高、检测速度慢的问题。为实现大米品种的准确鉴别,提出一种基于太赫兹时域光谱(Terahertz Time‑Domain Spectroscopy,THz‑TDS)技术的大米品种识别方法。利用标准差(Standard Deviation,SD)和区间偏最小二乘(Interval Partial Least Square,iPLS)选择0.53‑1.2THz波段的光谱信息作为分类模型的输入数据,再采用决策树模型(Decision Tree,DT)对四种大米进行分类识别,并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找最优参数组和。本发明能够实现大米品种的准确鉴别。
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