RU

Эффективность распознавания скрытой зараженности зерновок по изображениям в инфракрасном спектре

  • Номер: 4 (328), 2012
  • Страницы: 105—108
  • Раздел: Методы исследования, качество и безопасность пищевой продукции
  • Авторы: А.Ю. Шаззо, С.В. Усатиков
  • Аннотация:

    Для выявления скрытой зараженности зерна перспективно применение ближнего инфракрасного излучения (БИК, англ. NIR) с получением изображения на длине волны 0,75—1,1 мкм. Погрешность известных методов распознавания исследуемых объектов, основанных на дискриминантном, кластерном и факторном анализах, а также с применением нейронных сетей, составляет 5—10%. Для снижения погрешности и увеличения скорости распознавания в данной работе предложены нейросетевые модели и статистический классификатор с признаковым пространством из гармоник вейвлет-спектра. Показана более высокая — по точности и скорости — эффективность распознавания на выборке из приведенных в литературе NIR-изображений размером 640 ? 480 пикселей, при длине волны 1305,05 нм, для: здоровой пшеницы, зараженной долгоносиком, зерновым точильщиком, мукоедом, хрущаком.

  • Ключевые слова: методы распознавания, скрытая зараженность насекомыми зерновых и бобовых, изображение в ближнем инфракрасном диапазоне излучения

EN

Detection efficiency of hidden infestation of kernels by the images in the infrared spectrum

  • Number: 4 (328), 2012
  • Pages: 105—108
  • Section: Methods of Investigation, Quality & Safety of Food Products
  • Authors: A.Yu. Shazzo, S.V. Usatikov
  • Annotation:

    For detection of the hidden infestation of grain is perspective application of near infrared (NIR, eng. NIR), to obtain images at a wavelength of 0,75—1,1 microns. The error of the known methods of detection of the objects based on the discriminant, cluster and factor analysis, as well as the use of neural networks is 5—10%. To reduce errors and increase speed of recognition in this paper we propose neural network models and statistical classifier with feature space of the harmonic wavelet spectrum. It is shown that the higher — in terms of accuracy and speed — the efficiency of recognition, on a sample of the literature cited in the NIR-images of size 640 ? 480 pixels, at a wavelength of 1305,05 nm, for: a healthy wheat contaminated with grain beetles, weevils, Sitophilus oryzae, Rhyzopertha dominica, Cryptolestes ferrugineus and Tribolium castaneum.

  • Keywords: detection methods, hidden insect infestation of grains and legumes, the image in the near infrared radiation
© 2010—2019 ФГБОУ ВО «КубГТУ». Все права защищены. Публикационная этика