基于高光谱图像及小波预处理法的生菜农药残留梯度鉴别研究

摘要

农药残留往往会导致食物中毒事件,本文针对生菜农药梯度残留研究了一种快速、精确的无损检测方法.将表面残留以丙酮作为有机溶剂,将农药乐果稀释100、500、1000倍分别喷洒至生菜样本,并以丙酮溶液喷洒的生菜叶片作为参照样本,利用高光谱成像仪获取850-1800nm范围内的生菜叶片高光谱图像.利用ENVI软件提取感兴趣区域叶片的光谱,分别采用Savitzky-Golay平滑、粗糙惩罚平滑(Roughness Penalty Smoothing)、小波阈值去噪、小波改进阈值去噪算法对感兴趣区域光谱数据进行去噪处理,通过主成分分析(PCA)对去噪处理后数据进行数据降维.基于网格搜索寻优算法,利用径向基内核(RBF)的支持向量机(SVM)建立生菜农残检测模型,并讨论4种去噪算法对模型性能的影响.结果表明,经小波改进阈值去噪算法处理后的模型预测准确率高达100％.可见,使用小波改进阈值算法在生菜农残检测模型的建立中起着较好的作用,其能有效去除噪声干扰,提高生菜表面农药浓度梯度的鉴别准确率.