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高光譜成像技術(shù)在煙葉及雜質(zhì)分類中的應用

來源:江蘇雙利合譜科技有限公司   2023年08月03日 11:22  

題目

高光譜成像技術(shù)在煙葉及雜質(zhì)分類中的應用

 

應用關(guān)鍵詞

高光譜成像技術(shù)、煙草、隨機森林、分類

 

背景

煙葉中的雜質(zhì)會極大地影響煙草原料的使用價值和卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量。非煙雜質(zhì)是指煙葉以外的各種物質(zhì)。非煙草雜質(zhì)的混合不僅影響煙草脫粒和復干的設(shè)備,而且燃燒產(chǎn)生的有害物質(zhì)也會嚴重影響人體健康。然而,隨著煙草行業(yè)對除雜系統(tǒng)準確性、可靠性和實時性要求的提高,原有的除雜方法已難以滿足要求。因此,提出將高光譜成像技術(shù)應用于煙葉雜質(zhì)的檢測與識別,以區(qū)分煙葉與雜質(zhì)。

目前,利用高光譜技術(shù)對煙草脫粒和復干過程中的煙葉和雜質(zhì)進行識別和分類的研究較少。本研究首先對高光譜影像進行處理,然后對煙葉和雜質(zhì)感興趣區(qū)域進行建模和分析。最后,利用隨機森林算法對煙葉和雜質(zhì)進行分類,達到準確識別煙葉和雜質(zhì)的目的。

 

試驗設(shè)計

中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院劉勇教授團隊利用江蘇雙利合譜公司高光譜成像儀Image-λ-N25E-HS獲取煙草葉片的高光譜影像(1000-2500nm)。具體高光譜系統(tǒng)和影像如圖1所示。本文采用savitzky-golay平滑濾波器去除黑白校正后的噪聲對光譜數(shù)據(jù)的影響;為了消除樣本不均勻造成的散射現(xiàn)象,對平滑濾波后的光譜數(shù)據(jù)進行了多重散射校正。最終獲得了如圖2所示的光譜曲線。

 

1 高光譜成像系統(tǒng)(a)和高光譜影像(b

 

1 煙葉與雜質(zhì)的平均光譜曲線(a)、煙草葉片在MSC前的吸收曲線(b)、MSC后的吸收曲線(c

 

結(jié)論

為了驗證算法的有效性,采用隨機森林算法進行分類實驗,并對樣本的分類準確率進行統(tǒng)計分析。利用混淆矩陣,用總體分類精度(OA)和Kappa系數(shù)表征煙葉和雜質(zhì)的分類精度。混淆矩陣的總體分類準確率為99.92%,Kappa系數(shù)為0.9984,因此利用隨機森林對煙葉和雜質(zhì)進行分類是可行的。

本研究提出的分類方法為煙草行業(yè)的安全檢測和生產(chǎn)提供了新思路,為煙葉中特定雜質(zhì)的去除提供了技術(shù)支持。

1 煙葉和雜質(zhì)的混淆矩陣

  

作者信息

劉勇,博士,中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院教授,博士生導師。

主要研究方向:光譜學與光譜技術(shù)、檢測技術(shù)與智能儀器、生物醫(yī)學光學等。

參考文獻:

Zhang, L., Ma, X., Li, Z., & Liu, Y. (2019). Application of Hyperspectral Imaging Technology in Classification of Tobacco Leaves and Impurities. In, 2019 2nd International Conference on Safety Produce Informatization (IICSPI). Chongqing, China. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9095975

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