申请/专利权人：浙江理工大学

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN118067632A

主分类号：G01N21/25

分类号：G01N21/25;G01N21/84;G01B11/24;G06V20/10;G06V40/10;G06V10/25;G06V10/44;G06T7/11;G06N3/0464;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.05.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于高光谱技术以图像和光谱特征建立三维神经网络的桑蚕干茧质量检测方法，能够通过图像和光谱特征建立三维神经网络的桑蚕干茧模型，通过对比已知桑蚕干茧和桑蚕干茧模型的综合判断指数契合程度判断蚕茧种类，桑蚕干茧检测方法效率高，种类鉴别准确。

主权项：1.一种基于高光谱技术以图像和光谱特征建立三维神经网络的桑蚕干茧质量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，收集桑蚕干茧样本，包括上车茧和下茧烂茧、口茧、黄柴茧、印头茧、双宫茧、薄皮茧，并按种类分类；步骤二，开启高光谱采集系统，调整参数并预热10min；步骤三，选择同种桑蚕干茧置于载物台上调整采集参数，采集桑蚕干茧图像和高光谱数据；步骤四，将采集图像导入至ENVI中并选取特征区域作为ROI，通过图像去噪后提取1000～2400nm波段的光谱数据，所选取的特征区域为所选桑蚕干茧明显污渍或破洞区域，双宫茧和薄皮茧这种大小和上车茧存在明显差异的桑蚕干茧则选取整个桑蚕干茧进行轮廓识别作为后续鉴别样本的图像数据；步骤五，采集不同种类试样光谱特征峰的峰基线和基线倾角作为光谱特征变量，光谱综合评价指标表征方式如下：通过对光谱曲线数据预处理得到光谱特征峰形态和特征峰坐标λn，Rn以坐标所在特征峰进行重新标定坐标轴，并将新坐标纵轴与原坐标纵轴之间的夹角定为基线倾角φ，基线倾角作为其中一个指标，基线倾角越相近两者的似性越大，光谱评价指标越高，其公式如下： 通过光谱图像确定样本的基线Ln，基线之间的距离称为基线偏移量即L1，基线倾角和基线偏移量可作为判断样本种类的光谱特征值；步骤六，采集不同种类试样图像，通过图像分割算法分离试样图像中的特征区域；步骤七，将光谱特征变量和图像特征区域作为通道建立3D-CNN桑蚕干茧质量检测模型，图像特征区域指能够表明桑蚕干茧试样种类和特征的区域，通过图像分割算法识别试样轮廓计算试样的面积作为变量导入三维神经网络模型；步骤八，根据建立的3D-CNN模型得出样本在1200nm和2000nm波段处特征峰的光谱判断指标和图像判断指标，判断采样样本的种类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江理工大学 一种基于高光谱技术以图像和光谱特征建立三维神经网络的桑蚕干茧质量检测方法

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