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Xinjiang Agricultural Sciences

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Wavelengths Selection of Trashes Detection in Combed Cotton Using Hyper-spectral Imaging at Visible and Short-wave Near Infrared Wavelength Range

GUO Jun-xian;LI Xue-lian;HUAN Hua;SHI Zhai;LIU Ya   

  • Received:2016-02-25 Revised:2016-02-25 Online:2016-02-25 Published:2016-02-25

基于可见短波近红外高光谱图像的梳棉杂质关键波长的优选

郭俊先;李雪莲;黄华;石砦;刘亚   

  1. 新疆农业大学机械交通学院,乌鲁本齐,830052

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摘要： [目的]以梳棉中多种杂质为研究对象,分析可见短波近红外梳棉高光谱图像,确定杂质检测中的关键或特征波长.[方法]提取高光谱图像中杂质和棉花的像素光谱,以像素分类效果为指标,采用主成分分析、独立于后端分类器的T检验准则的过滤器、特征选择和分类器结合的包装三种方法,确定杂质检测的关键波长,使用早期研究确定的二次判别分析分类器和后处理方法,对比三种方法所选波长的杂质分割效果.[结果]当使用包装方法选择的波长集合,其杂质检测好于主成分分析和过滤器方法.异性纤维总识别率为79.17;.其中,灰色丙纶丝、白色丙纶丝、黑色人发和黑色猪毛的识别率均超过了90;;透明地膜碎片、白色猪毛和透明丙纶丝识别较差.[结论]基于高光谱图像和包装法选择的最优波长集合,能够用于大部分普通杂质和异性纤维杂质的检测.