祝贺代德建博士研究成果在国际学术期刊《SENSORS》刊出！

2020-10-03 智能机器人实验室

祝贺卢伟团队在国际学术期刊Sensors发表论文

2020年9月，智能机器人实验室代德建博士在国际学术期刊《SENSORS》发表论文，提出基于散射高光谱的鸡蛋新鲜度无损检测方法，研究了不同入射角对准确率的影响并阐述其机理。（IF=3.275，Q2，第一作者代德建博士（南京农业大学），第二作者江涛，通讯作者卢伟副教授，第一署名单位南京农业大学）

该项目针对鸡蛋新鲜度无损检测，提出了散射高光谱的方法。首先，通过比较0°、10°、20°、30°、40°、50°、60°入射的光纤光源、透射光纤光源和均匀反射光源，分别获取同批次鸡蛋样本1-28天的散射、透射、反射和混合高光谱图像，掩模处理后获取鸡蛋平均光谱信息；再比较经过MSC、SNV、Normalization、Autoscales、MC、MA、Detrend、SG、SG-FD、SG-SD预处理后，通过CARS、PCA、SPA提取特征波长，并分别建立基于特征波长的SVM、KNN、RF、NB、DAC、LDA的弱分类器鸡蛋新鲜度预测模型。

发现，0°光纤光源MSC-SPA-DAC的准确率最高，达到96.25%。此外，30°光纤光源MA-CARS-KNN和40°光纤光源MSC-CARS-DAC的检测精度分别为95%和95%。而为进一步提高准确率，以RF、DAC、KNN为元模型，通过Stacking集成学习建立鸡蛋新鲜度分级模型，0°光纤光源-MSC-SPA-Stacking组合的精度可从96.25%提升到100%。最后，鸡蛋的散射、反射、透射、混合高光谱的最高准确率分别为100.00%、88.75%、95.00%、96.25%。研究结果对于今后提高无损检测的准确性和选择光源的入射角具有非常重要的意义，在无损检测中具有潜在的应用价值。详见：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/19/5484