2020年7月12日 机器视觉与计算机视觉技术

基于田间高光谱图像和机器学习估计芒果成熟度的光谱滤波器设计

本文旨在通过模拟几个具有不同真实光学滤波器的成像设备,开发一种新型滤波器选择方法,并利用高成本成像高光谱设备为特定应用设计一种成本较低的多光谱解决方案,植物表型资讯介绍如下:

成像高光谱(HSI)作为一项功能强大的技术已应用于农业的许多领域。例如:病害监测、植物表型、估产、果实成分以及成熟度检测。然而,高光谱传感器的成本通常比RGB相机高一个数量级,因此使科学家望而却步。考虑到在HSI处理过程中,光谱数据往往存在冗余,并且对于某些特定应用不需要完整的光谱,因此可以通过数据降维来设计低成本的多光谱传感系统。在过去的研究中,高光谱降维是以波段筛选的方式进行。然而如果以设计一个低成本多光谱相机系统为目的,那么该方式明显不合适,因为真实的传感器和光学滤波器响应通常不会复制高光谱传感器的单个波段。本文旨在通过模拟几个具有不同真实光学滤波器的成像设备,开发一种新型滤波器选择方法,并利用高成本成像高光谱设备为特定应用设计一种成本较低的多光谱解决方案。

在田间条件下,利用UGV对芒果的HSI进行了三种低成本单光谱传感器和多光谱传感器的模拟研究
用高光谱照相机测量芒果样品中干物质值的直方图

研究人员将该技术应用于芒果果实成熟度估算(干物质)并对其可行性进行了验证。首先利用UGV在田间条件下获得的芒果HSI,并将其作为实验输入。该过程包括:成像设备模拟、利用支持向量机进行建模、通过BF算法或遗传算法优化测试几种滤波器组合。然后将模拟结果的芒果预测性能与利用完整HSI数据获得的最佳性能进行比较(R2为0.74)。具有不同滤波器的四传感器设备模拟性能最佳,芒果干物质估算的R2高达0.69。结果表明:1)与BF算法相比,遗传算法能够以有效的方式获得最佳解决方案;2)可以通过四个光谱过滤器的组合设计出低成本、定制化的多光谱传感器实现芒果成熟度估算的良好性能;3)另外,本文提出的方法也可应用于其他领域。

田间条件下利用高光谱相机和UGV获得的156个小区芒果的平均光谱曲线

 Prosilica RGB相机(RGBRGB-Camera)与高光谱数据(RGBHSI)转换为HSV后的色调相关性
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