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使用美国SOC710高光谱成像光谱仪对蜂蜜进行分类
 
  近日新西兰奥克兰大学的学者们,使用美国SOC710成像光谱仪对新西兰多个地区出产的蜂蜜进行了高光谱图像的获取,建立了蜂蜜高光谱标准数据集,并结合机器视觉技术实现了蜂蜜的进一步分类。此研究成果在欧洲信号处理大会上获得报道。
  高光谱应用蜂蜜的分类研究较为少见,传统的分析方法主要是化学和物理方法。高光谱分类相对于传统分类具有非侵入性,快速和全自动的特点。是一种十分实用的技术。
 
实验材料
 
  研究人员收集了新西兰五个产地的蜂蜜(ApiHealth,Arataki,Honeyland,Mossop's和Pure New Zealand)每个样品均称取7克放置在直径为3.5厘米的圆形玻璃容器中以供测量。
 
数据获取
 
  高光谱数据采用室内测量平台获取,平台包括三部分:样品台,照明系统(卤素灯均匀照明)和成像系统。实验测量蜂蜜的反射率和透射率。使用SOC710-VP获取高光谱数据,该型号高光谱成像仪由Surface Optic Corporation生产。光谱分辨率最小1.3nm的波段范围400-1,000nm,可获取12bit 520×696像素的图像。每一个像素在实际空间分辨率为1mm2。
图1(a)反射率测量模式(b)透射率测量模式。(c)和(d)分别为两种测量模式下的RGB图像。
图2 (a)选取分析的样点分布(b)原始数据示例。
数据处理
 
  数据获取完成后将上传至服务器,后续的一切处理都在服务器上进行。研究人员开发了一种新的数据集模块,可以将数据库中的高光谱数据转化为机器学习软件的即用数据。并基于Python语言编译了数据,如图4所示,处理流程有三个核心步骤python文件dataset.py、view.py和main.py。
图3 数据处理流程
  dataset.py可以连接至高光谱数据库,对数据进行下载和预处理,也包括分割和校准功能。view.py负责图像特征提取和生成训练测试集。main.py是一个命令行界面(CLI)支持通过终端从数据库中预览和提取数据。
图4 服务器上的数据集结构
实验结果
 
  以Arataki蜂蜜为例,Arataki位于新西兰西北部,生产蜂蜜有养生止血等功效,其出产的蜂蜜可分为Clover与具有抗菌因子(MUF)的Manuka,两种蜂蜜难以区分,图5所示,通过分析高光谱数据,Clover和不同抗菌因子Manuka之间的差异可明显分辨。图6为利用459.51和653.53nm两个波段数据产生二维散点图。也可以清晰看出来不同种类蜂蜜之间的差异,分类效果较好。
 
图5 不同类型蜂蜜反射强度图(UMF为抗因子,数字代表抗菌能力的强弱) 
  
           图6 Arataki地区蜂蜜459.51和653.53 nm下的散点图
            
   此研究第一次提出了标准高光谱蜂蜜数据集的框架。蜂蜜标准数据集基于美国SOC710VP采集的高光谱数据建立,结合机器视觉技术对蜂蜜的不同类型有着较好的分类效果。该项技术也可应用在其他物质的机器视觉分类研究中,具有推广意义。

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产品关键词:光谱仪,美国,蜂蜜
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