高光譜成像結合ELM的雞蛋品種鑒別

更新時間：2025-06-18 點擊次數：335

高光譜成像結合 ELM 的雞蛋品種鑒別技術研究

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一、引言

雞蛋作為營養豐富的農產品，不同品種在營養成分、市場價值上存在差異。然而，市場上以次充好、摻假等問題頻發，威脅食品安全，因此準確鑒別雞蛋品種具有重要現實意義。高光譜成像技術可獲取物體豐富光譜信息，極限學習機（ELM）在處理高維非線性數據時具備高效優勢，二者結合為雞蛋品種鑒別提供了新途徑。

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二、材料與方法

（一）實驗樣本

選取 4 種雞蛋作為試驗對象，每種雞蛋按 2∶1 比例劃分訓練集與測試集，共 240 枚樣本（訓練集 160 枚、測試集 80 枚），保證樣本多樣性與代表性，涵蓋不同品種雞蛋特征。

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（二）高光譜成像采集

采用高光譜成像采集系統（包含高光譜成像儀、鹵素燈光源、電控位移臺、暗箱和計算機等），在暗箱環境下獲取 935.61～1720.23 nm 范圍內雞蛋光譜圖像。此環境可減少外界光干擾，確保光譜圖像質量。

（三）圖像預處理

黑白校正：對采集的光譜圖像進行黑白校正，消除成像系統自身誤差與光照不均勻影響，獲取更真實的雞蛋光譜信息。
感興趣區域（ROI）選取：框選雞蛋樣本中心 30×30 pixel 大小的 ROI，計算該區域內各像素點反射率均值，作為樣本原始光譜數據。同時，截取 949.43～1709.49 nm 范圍內光譜，減少原始光譜首尾端隨機噪聲干擾。
光譜預處理：運用 SG 平滑（SG）和多元散射校正（MSC）對截取后的光譜預處理。SG 平滑可有效去除光譜噪聲， MSC 能校正因樣品散射引起的光譜偏差，提升光譜數據質量。

（四）特征波長提取

采用連續投影算法（SPA）、競爭性自適應重加權算法（CARS），以及 CARS - SPA、CARS + SPA 組合方式，對預處理后的光譜數據提取特征波長。這些算法可在眾多光譜波段中，篩選出鑒別力的特征波長，降低數據維度，減少計算量。

（五）模型建立與評估

基于全波段（FB）和特征波段，分別建立支持向量機（SVM）、粒子群算法（PSO）優化的 SVM（PSO - SVM）、極限學習機（ELM）模型。通過對比不同模型在訓練集與測試集上的鑒別準確率，評估模型性能，篩選最佳雞蛋品種鑒別模型。

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三、結果與分析

（一）光譜特征分析

預處理后的光譜平均反射率曲線顯示，不同品種雞蛋在特定波長范圍內反射率存在差異，為品種鑒別提供了光譜基礎。例如，某些波長下，品種 A 雞蛋反射率明顯高于品種 B，反映出內部成分或結構的不同。

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（二）特征波長提取結果

CARS 提取特征波長時，隨著采樣輪次增加，特征波長數目、RMSECV（交叉驗證均方根誤差）、回歸系數呈現特定變化規律；SPA 提取特征波長也有對應的數據表現（結合圖 4、圖 5、圖 6 等分析）。不同提取方法獲得的特征波長，對后續模型構建影響不同。

（三）模型鑒別結果

SG - SPA - ELM 模型鑒別，測試集鑒別準確率達 85.00% 。對比其他模型（如 SVM、PSO - SVM 等），ELM 在處理經 SG 平滑、SPA 提取特征后的光譜數據時，能更高效挖掘數據特征，實現準確分類。表明高光譜成像技術結合 ELM，可有效達成雞蛋品種無損、高效、準確檢測。

四、結論

本研究利用高光譜成像技術獲取雞蛋光譜信息，經預處理、特征波長提取后，結合 ELM 建立鑒別模型。結果驗證了該技術在雞蛋品種鑒別中的有效性，SG - SPA - ELM 模型展現出良好性能，為雞蛋及其他農產品品種鑒別提供了技術參考，有望推動食品安全檢測領域的發展。同時，后續可進一步優化實驗條件，擴大樣本種類與數量，提升模型泛化能力，探索該技術在更多農產品檢測中的應用。

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