高光谱成像原理(发表硕士毕业论文-基于高光谱成像的香烟分类识别研究)

本机械论文简要介绍了如何利用高光谱成像技术对对卷烟进行无损检测分类。通过对对卷烟烟丝的对比值分析，建立了7种卷烟烟丝的光谱反射率和焦油含量的预测模型，并得出结论。已经发表硕士学位的论文，可以在论文为您提供一站式的卷烟无损检测无忧服务，帮助您顺利通过论文。

关键词：卷烟分类；超光谱成像技术；焦油含量；无损检测；卷烟烟丝；地图集成的文件识别码：A: TN911中地图的分类编号文章编号：1009-2374(2015)23-0063-02 DOI:10.13535/J . CNKI . 11-4406/2015 . 23 . 033

烟草是中国重要的经济作物。早在半个世纪前，红外光谱附近的分析技术对烟草公司就进行了大量的无损检测研究，许多国外学者根据不同的烟草类型建立了相应的分析模型。对烟叶的品种(白肋烟、烤烟)或不同产地(美国本地，非美国)得到了更好、更正确的判别结果。与对，相比，国外的应用水平处于领先地位。分析技术在中国烟草上的应用始于1995年。经过几十年的发展，近红外技术在对国内烟草行业的应用已经非常广泛。虽然近红外光谱技术可以应用于烟草行业过程分析中的无损快速检测，但非成像近红外光谱技术不适合定量分析和分散样品分析。由于外部因素的干扰无法有效消除，模型建立后需要不断维护和修正，测试灵敏度相对较低，相位对误差相对较大。近年来，高光谱成像技术不仅在农产品安全检测的应用中取得了良好的效果，而且在作物生长监测的性状信息研究中也得到了广泛的应用。随着成本的降低，航空和卫星遥感应用平台得到了扩展，为近地应用提供了可能。将高光谱成像技术应用于烟草行业的质量安全检测，可以全面获取产品内部和外部质量的综合检测信息。内外质量信息的这一特性使得高光谱成像技术在烟草行业的无损检测中具有广阔的应用前景。目前，利用高光谱成像技术对烟草行业进行无损检测还处于研发阶段。随着光谱分辨率的不断提高，高光谱成像可以记录越来越多的烟草质量信息。1材料和方法

1.1实验设计选取北京中南海8毫克、四川饺子(时代阳光)、上海红双喜(硬地)和黄果树，共7种中低价卷烟，俗称南京，红云烟(Red)和都宝(New)，分别在典藏和南京。在对对这7种卷烟的烟丝进行了室内测试。每种类型的卷烟选择两根卷烟的烟丝数量，取出两根卷烟的烟丝进行高光谱图像信息采集。为了保证室内暗室环境，数据采集在晚上19: 00后在一个封闭的实验室进行，卷烟烟丝样品用卤钨灯照射。样品和分光计透镜之间的垂直距离为65厘米，导轨速度为2毫米/秒

1.2卷烟烟丝光谱成像光谱数据预处理1.3卷烟烟丝理化值含量

记录香烟盒上给出的每支香烟的焦油含量、尼古丁含量和一氧化碳含量的物理化学值的标准值，并建立模型收集各种香烟烟丝的平均光谱值进行相关分析。理化值参数见表1:卷烟样品量

结果2.1不同品种卷烟烟丝的成像光谱图

本文利用R、G和B(680纳米、550纳米和450纳米)的特征波长(如如图1号所示)，从ENVI的高光谱数据立方体中提取了不同类型卷烟的高光谱图像。从图中可以直观地分析和识别七种卷烟烟丝的颜色变化和分布信息，进而找出这七种卷烟烟丝的差异，说明高光谱成像技术可以直观地定性识别和分析对卷烟的烟丝类型。2.2不同烟丝高光谱反射率曲线的对比值分析

采集每种类型的卷烟烟丝的高光谱图像数据，通过转换预处理得到卷烟烟丝的高光谱反射率曲线(见如图2)，并在对进行分析。从结果可以看出，从7种烟丝中提取的光谱反射率曲线基本相同，均在可见光区400 ~ 500nm处有吸收谷，在680nm处也有轻微的反射吸收谷，没有峰值，这与文献中绿色植被的光谱反射率曲线不同。这一特征可用于区分烟丝和其他绿色经济作物。此外，结合卷烟烟丝中组分信息的变化，对对卷烟烟丝的焦油含量和烟碱含量进行了分析，实现了图谱的整合，表明基于高光谱成像可以从图像和光谱两个方面对对卷烟烟丝的焦油含量和烟碱含量进行分析。2.3卷烟烟丝理化值预测模型的构建

在400 ~ 1000 nm波长范围内，提取了7种卷烟烟丝的平均光谱反射率值，利用采集的7种卷烟焦油含量和烟碱含量的理化值，利用偏最小二乘法建立了相关预测模型。首先，利用偏最小二乘法建立了7种卷烟烟丝光谱反射率和焦油含量的预测模型。建模结果见表2，建模结果的相关系数为R=0.67。尼古丁量通常被称为尼古丁量，基于7种卷烟烟丝的光谱反射率值和收集到的尼古丁量，采用偏最小二乘法建立尼古丁量预测模型。建模结果见表3，建模结果的模型相关系数为R=0.68。根据焦油含量和烟碱含量两个理化价值模型的建模结果，利用高光谱成像技术定量识别对卷烟烟丝成分信息是可行的。3结论

本文选取了北京中南海8毫克、四川饺子(时代阳光)和上海红双喜(哈德)7种流行卷烟的烟丝，用成像光谱仪采集了它们的光谱图像。综合利用高光谱成像技术，利用对比值对对卷烟烟丝进行分析，利用偏最小二乘法建立了7种卷烟烟丝的光谱反射率和焦油含量预测模型。焦油含量建模结果模型的相关系数为R=0.67，烟碱量建模结果为R=0.68。利用高光谱成像技术，对烟丝的无损检测与鉴定与烟叶的理化值含量有很好的相关性，焦油含量和烟碱含量两个典型理化值的建模结果相关系数较好。因此，在对采用高光谱成像技术对烟丝成分进行无损检测和鉴定是可行的。今后，有必要对对，不同品种的卷烟进行进一步的定性分析，对对的烟叶生长监测进行定性和定量分析，或者对对不同品种卷烟的烟叶成分信息进行深入的分析和比较。论文发表硕士学位后，有专业的作家团队帮助应对http://1287.cn