大豆食心蟲蟲害的高光譜相機檢測方法是一種基于高光譜成像技術的檢測方法。以下是該方法的介紹：

1. 高光譜成像：首先，利用高光譜相機獲取大豆葉片或豆莢的高光譜圖像。高光譜圖像包含了豐富的光譜信息，能夠反映大豆葉片或豆莢的生理和生化特性。

2. 數據預處理：對獲取的高光譜圖像進行預處理，包括黑白校正、Savitzky-Golay濾波等，以緩解可能出現的漫反射、樣本不均勻等問題。這些預處理步驟有助于提高數據的質量和可靠性。

3. 特征提取：采用主成分分析法（PCA）等方法對預處理后的高光譜數據進行降維處理，選取貢獻最大的前幾個特征波長，從而降低數據的維度，并提取與蟲害相關的特征。

4. 模型建立與訓練：利用提取的特征，建立大豆食心蟲蟲害的檢測模型?？梢圆捎脵C器學習、深度學習等方法進行模型的訓練和優(yōu)化，使模型能夠準確識別大豆食心蟲蟲害。

5. 蟲害檢測：將待檢測的大豆葉片或豆莢的高光譜圖像輸入到訓練好的模型中，模型會輸出蟲害的存在與否以及蟲害的嚴重程度。

需要注意的是，高光譜相機檢測方法在大豆食心蟲蟲害檢測中的應用還需要進一步的研究和優(yōu)化。在實際應用中，還需要考慮光照條件、相機參數設置、樣本制備等因素對檢測結果的影響。因此，在實際操作時，建議結合專業(yè)知識和經驗，并根據具體情況進行適當的調整和改進。

高光譜相機對大豆食心蟲蟲害的無損檢測研究

本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產品SP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

本研究針對大豆食心蟲蟲害進行無損檢測，應用高光譜圖像結合小樣本元學習分類算法，對貯存期的大豆受大豆食心蟲侵蝕程度的無損檢測進行初步研究。本論文只要完成的工作如下∶

   （1）提出了基于三維關系網絡小樣本元學習算法的大豆食心蟲蟲害高光譜檢測方法。本文提出了針對高光譜圖像分類的三維關系網絡元學習模型（3D-RN），能夠在實驗對象樣本數量稀少的情況下對高光譜圖像進行分類檢測。本文利用高光譜成像技術采集含有蟲卵的，含有食心蟲幼蟲的，被啃食的及正常的大豆的高光譜圖像，并對采集得到的高光譜圖像采用黑白校正和Savitzky-Golay（SG）濾波算法預處理高光譜圖像的光譜信息，在采用主成分分析法（PCA）選取貢獻最大的前9個特征波長從而降低高光譜圖像的維度。通過使用CutMix數據增廣方法增加元訓練集的數據，從而增加模型的先驗知識，使得模型性能更優(yōu)。

　　并將Gradual WarmUp 方法實踐于高光譜圖像分類領域，優(yōu)化了模型的學習率，使得模型更加的穩(wěn)定。最后建立模型無關元學習（MAML），匹配網絡元學習（MN），原型網絡元學習（PN）和本文提出的三維關系網絡元學習（3D-RN）四個小樣本元學習算法的大豆食心蟲蟲害程度檢測模型。實驗結果表明，3D-RN模型表現最好，在學習率為0.01，元訓練集個任務數據中各類的支撐集數據為5的情況下，準確率可達82±2.50%。

　?。?）提出了基于 A-ResNet 元學習模型的大豆食心蟲蟲害高光譜檢測方法。實驗利用高光譜成像系統(tǒng)采集正常的以及受大豆食心蟲侵害的大豆高光譜圖像，并使用黑白校正，SG平滑方法以及PCA方法預處理高光譜圖像，并提取圖像的感興趣區(qū)。采用CutMix等方法增加數據集樣本量。本文為了進一步提高大豆食心蟲蟲害檢測模型的準確率，針對3D-RN模型的弊端，本文提出了A-ResNet元學習模型，該模型將ResNet 網絡與Attention思想相結合，獲取更加能夠表述樣本的特征向量以此來提升模型性能。

　　并舍棄了特征拼接的步驟，減少了模型的運行時間，并且簡化了分類模型，將分類模型設計為多分類支持向量機，來減少模型中出現的過擬合現象。實驗將A-ResNet元學習模型的結果與MAML、MN、PN 和 3D-RN 模型進行比較。實驗表明，A-ResNet 元學習模型在5-shot 情況下的表現最好，準確率達到94.57±0.19%。