基于BP网络的苹果硬度高光谱无损检测

摘要

目的为了实现基于高光谱成像以及误差反向传播(BP)网络模型的苹果硬度快速无损检测。方法利用高光谱成像采集系统采集采后"富士"苹果的高光谱图像,然后提取整个苹果样本区域的平均反射光谱;利用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)实现对标准正态变换预处理后光谱数据的降维;研究基于全光谱以及特征光谱的预测苹果硬度BP网络模型。结果采用SPA和CARS分别从256个全光谱中提取了18个和16个特征波长,明显提升了预测模型的运行效率,且SPA+BP网络模型具有相对较好的苹果硬度预测能力(rp=0.728,RPm=0.282 kg/cm2)。结论研究表明基于高光谱成像技术和BP网络建立的预测模型可快速无损预测苹果的硬度。