[关键词]
[摘要]
粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要快速高效的检测粮食是否染虫。基于生物光子分析技术(Biophoton Analytical Technology,BPAT),提出了一种新型的小麦隐蔽性害虫检测模型。以小麦籽粒和玉米象为研究对象,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,并提取8个统计特征(均值、方差、中位数、四分位数、平均差、离散系数、偏度、峰度)和13个直方图特征组成粮食特征数据向量,对这些特征向量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),并在此基础上分别采用线性分类器LDA(linear discriminant analysis)和BP神经网络模型进行识别,实验结果表明,所提模型可以较好地区分正常小麦和含虫小麦。
[Key word]
[Abstract]
[中图分类号]
[基金项目]