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大米原产地品质分析与鉴别

任洪玲  
【摘要】:大米的优质品质不仅受遗传特性影响,同时地理生态环境、气候生态环境对其也有及其显著的影响,因此不同地区的大米其品质特性具有明显的差异性。为了能够快速鉴别出不同原产地的大米,本文分别利用计算机视觉技术获取大米RGB图像以及利用近红外谷物分析仪分别获取三个产地60种糙米和大米的近红外光谱图,通过图像处理以及近红外光谱数据分析,最后结合BP神经网络实现对稻米原产地的鉴别。结果表明: (1)中值滤波能够较好的去除图像噪声,并能保持原有信息。 (2)利用BP神经网络识别不同品种大米。品种识别的神经网络结构为7-16-11,丰两优预测正确率100%,丰优丝苗预测正确率为92%,其次是绿黄占、华优抗香粘和新两优821,预测正确率能够达到80%以上。天优998、百香139、华优86分类正确率较差,只有30%以上。 (3)BP神经网络对原产地识别通过两种方法:一种是直接用提取出的原始特征值不对其主成分降维,其网络结构为19-42-2,广东和广西两地的识别正确率分别为95%,88%;第二种是利用主成分对特征值降维处理,其网络结构为7-16-2,广东和广西两地的识别正确率分别为95%和85%。两种方法无明显差别,但是主成分降维后的每次的响应时间更短,即更节省时间。 (4)利用标准正常化及去散射处理,并进行二阶求导,光谱间隔为4,平滑处理间隔点为4,不做二次平滑处理对光谱图处理。每2nm作为一个光谱段提取光谱数据,利用主成分分析对光谱数据降维。 (5) BP神经网络对糙米和大米原产地鉴别的结构分别是6-14-3,7-14-3。广西、湖北和重庆的糙米分类正确率分别为:60%,80%,,80%。广西、湖北和重庆的大米分类正确率分别为:80%,60%,100%。 (6)计算机视觉技术与近红外光谱技术结合对大米原产地鉴别,隐层节点数对大米产地识别结果影响较小。重庆和湖北识别正确率为100%,广西大米识别正确率为80%。


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