材料與方法

1. 材料

實(shí)驗(yàn)所用的藍(lán)莓樣本購自當(dāng)?shù)剞r(nóng)貿(mào)市場(chǎng)，選取了不同成熟度和狀態(tài)的藍(lán)莓。

2. 高光譜相機(jī)

實(shí)驗(yàn)采用的高光譜相機(jī)為NIR-SWIR型，工作波段為900-1700 nm。

3. 方法

將藍(lán)莓樣本分別進(jìn)行不同程度的腐爛處理，然后使用高光譜相機(jī)進(jìn)行掃描，收集每個(gè)樣本的光譜數(shù)據(jù)。之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析。

結(jié)果與討論

1. 特征提取

通過對(duì)比健康和腐爛藍(lán)莓的光譜數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)腐爛藍(lán)莓在某些波段上的光譜響應(yīng)有明顯變化。這些變化可以作為腐爛特征的指標(biāo)。

2. 分類模型構(gòu)建與驗(yàn)證

利用提取的特征，我們構(gòu)建了支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林（RF）兩種分類模型。模型驗(yàn)證結(jié)果表明，兩種模型對(duì)腐爛藍(lán)莓的分類準(zhǔn)確率都達(dá)到了90%以上。

3. 討論

本研究成功利用高光譜相機(jī)分析了腐爛藍(lán)莓的特征，并構(gòu)建了有效的分類模型。這種方法可以快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)藍(lán)莓的腐爛情況，為生產(chǎn)者和消費(fèi)者提供了一種有效的質(zhì)量檢測(cè)手段。然而，本研究僅針對(duì)藍(lán)莓這一種水果，其他水果是否適用尚需進(jìn)一步研究。此外，對(duì)于更嚴(yán)重的腐爛情況，模型的準(zhǔn)確率是否會(huì)受到影響也需要進(jìn)一步探討。未來可以嘗試結(jié)合深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，提高模型的分類準(zhǔn)確率。

結(jié)論

本研究利用高光譜相機(jī)對(duì)腐爛藍(lán)莓的特征進(jìn)行了分析，并構(gòu)建了有效的分類模型。結(jié)果表明，高光譜相機(jī)是一種快速、準(zhǔn)確檢測(cè)藍(lán)莓腐爛情況的方法，為藍(lán)莓生產(chǎn)和銷售提供了有力的質(zhì)量保障手段。然而，對(duì)于更嚴(yán)重的腐爛情況以及其他種類水果的適用性，仍需進(jìn)一步研究。