高光譜相機(jī)解決方案

  • 高光譜成像技術(shù)檢測青貯玉米含水率

  • 信息來源：彩譜品牌廠家   瀏覽次數(shù)：160    發(fā)表時(shí)間：2022-10-27
  •        本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。
           青貯玉米是一種營養(yǎng)豐富的飼料，是將玉米乳煮至蠟成熟后收獲的地上部分植株揉碎、切割短，經(jīng)過一系列的加工、密封、儲(chǔ)存和發(fā)酵而成。青貯玉米是中國“糧改飼”政策的重要驅(qū)動(dòng)力將玉米跨區(qū)域銷售轉(zhuǎn)向當(dāng)?shù)厍噘A，大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的利用效率。原料含水量是影響青貯玉米質(zhì)量的關(guān)鍵因素。含水量過高容易導(dǎo)致滲出汁液中可溶性營養(yǎng)物質(zhì)的流失，導(dǎo)致梭酸發(fā)酵。如果含水量過低，則不易壓實(shí)，導(dǎo)致青貯環(huán)境中空氣含量過高，易發(fā)霉。因此，建立快速、無損、準(zhǔn)確的青貯玉米含水量測定方法，對促進(jìn)青貯產(chǎn)業(yè)的健康快速發(fā)展具有重要意義。
           有效提取特征變量是利用高光譜成像技術(shù)檢測青貯玉米含水量的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的高光譜特征提取方法與待測對象缺乏聯(lián)系，存在盲目性等缺點(diǎn)。本文研究了一種“反饋型”智能提取方法的特征變量。傳統(tǒng)的離散粒子群算法在粒子更新方法和慣性權(quán)重方面（DBPSO）提出了基于改進(jìn)的離散粒子群算法（MDBPSO）利用相關(guān)系數(shù)分析法對特征波段進(jìn)行優(yōu)化，DBPSO和MDBPSO提取高光譜特征變量，建立青貯玉米原料含水量預(yù)測模型。
           研究表明，MDBPSO首選特征波段適應(yīng)性函數(shù)的收斂精度和收斂效率DBPSO法均有顯著改進(jìn)，最優(yōu)適應(yīng)值從0.7616增加到0.7616.函數(shù)收斂迭代次數(shù)從280次降低到79次。MDBPSO-PLSR預(yù)測模型的建模精度和預(yù)測精度高于其他預(yù)測模型，其校正集決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSEC分別為0.81和0.032，預(yù)測集決定系數(shù),R2和均方根誤差RMSEP分別為0.80和0.045。
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