导语：

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本期内容：基于高光谱成像技术的甘薯损伤检测与分析

本期供稿：研发部应用工程师 赵静远

应用关键词：甘薯 高光谱成像 无损检测 农业应用

甘薯是世界上一种重要的作物，在我国的甘薯种植面积与产量均为世界首位。甘薯富含淀粉、多种维生素、膳食纤维、蛋白质以及钙、磷、铁等无机盐，具有延缓人体衰老、提高免疫力、防癌等功能。然而甘薯的损伤问题是困扰着种植者与加工者的重要问题。甘薯的损伤主要包括冻伤与病害等，具有损伤的甘薯会逐渐氧化腐烂，且会逐渐感染其他健康甘薯，造成严重的经济损失。利用高光谱成像技术将有缺陷的甘薯从健康甘薯中区分出来，可以预防甘薯之间的交叉感染，提高甘薯品质。

山东农业大学邵园园副教授团队将龙薯九号甘薯作为研究对象，利用江苏双利合谱GaiaField-V10E便携式高光谱成像系统对健康、冻伤和病害的甘薯样本如图1所示，进行采集高光谱图像，实验设备及采集流程如图2所示，光谱曲线如图3所示，

▲图1 甘薯样本图

▲图2 采集流程

▲图3 甘薯的光谱曲线（原始光谱、SNV预处理后的光谱与平均光谱）

分别采用MC-UVE、RF和SPA方法提取特征波长，如图4所示。基于这三种方法提取出的特征波长分别建立PLS-DA和LDA模型，均取得了较好的分类结果。其中RF-PLS-DA模型表现最好，总的判别准确率高达92.86%，健康、冻死、病害三类分别的判别准确率为97.14%，94.29%和87.14%。LDA分类模型的预测结果，以三维散点图的形式呈现在图5中。

从图5可以看出在MCUVE-LDA模型中，冻伤地瓜和病害地瓜样本还有一定的重叠，说明该模型对于区分冻伤和病害这两类样本效果并不是特别好。而另两种模型的效果较好，其中SPA-LDA模型效果最好，总的识别率高达100%。

▲图4 提取特征波长

▲图5 LDA模型的三维散点图（MCUVE-LDA模型，RF-LDA模型和SPA-LDA模型）

结果表明：利用高光谱成像技术可以鉴别冻伤甘薯和病害甘薯，为甘薯的存储与加工提供了理论依据，为提升甘薯产业的经济效益提供帮助。

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作者简介：

邵园园：

工学博士，山东农业大学副教授，硕士生导师。

主要研究方向：

1、农业机械设计，包括播种育苗移栽机械、免耕播种机械、秸秆后处理机械及苹果、花生、甘薯收获机械等。

2、机构运动与动力学优化仿真；精准农业、农产品检测、图像识别、高光谱图像处理等。

参考文献：

Shao Y , Liu Y, Xuan G , et al. Detection and analysis of sweet potato defects based on hyperspectral imaging technology [J].Infrared Physics and Technology, 127(2022): 104403.