高光谱成像结合ELM的鸡蛋品种鉴别

更新时间：2025-06-18 点击次数：132

高光谱成像结合 ELM 的鸡蛋品种鉴别技术研究

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一、引言

鸡蛋作为营养丰富的农产品，不同品种在营养成分、市场价值上存在差异。然而，市场上以次充好、掺假等问题频发，威胁食品安全，因此准确鉴别鸡蛋品种具有重要现实意义。高光谱成像技术可获取物体丰富光谱信息，极限学习机（ELM）在处理高维非线性数据时具备高效优势，二者结合为鸡蛋品种鉴别提供了新途径。

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二、材料与方法

（一）实验样本

选取 4 种鸡蛋作为试验对象，每种鸡蛋按 2∶1 比例划分训练集与测试集，共 240 枚样本（训练集 160 枚、测试集 80 枚），保证样本多样性与代表性，涵盖不同品种鸡蛋特征。

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（二）高光谱成像采集

采用高光谱成像采集系统（包含高光谱成像仪、卤素灯光源、电控位移台、暗箱和计算机等），在暗箱环境下获取 935.61～1720.23 nm 范围内鸡蛋光谱图像。此环境可减少外界光干扰，确保光谱图像质量。

（三）图像预处理

黑白校正：对采集的光谱图像进行黑白校正，消除成像系统自身误差与光照不均匀影响，获取更真实的鸡蛋光谱信息。
感兴趣区域（ROI）选取：框选鸡蛋样本中心 30×30 pixel 大小的 ROI，计算该区域内各像素点反射率均值，作为样本原始光谱数据。同时，截取 949.43～1709.49 nm 范围内光谱，减少原始光谱首尾端随机噪声干扰。
光谱预处理：运用 SG 平滑（SG）和多元散射校正（MSC）对截取后的光谱预处理。SG 平滑可有效去除光谱噪声， MSC 能校正因样品散射引起的光谱偏差，提升光谱数据质量。

（四）特征波长提取

采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS），以及 CARS - SPA、CARS + SPA 组合方式，对预处理后的光谱数据提取特征波长。这些算法可在众多光谱波段中，筛选出鉴别力的特征波长，降低数据维度，减少计算量。

（五）模型建立与评估

基于全波段（FB）和特征波段，分别建立支持向量机（SVM）、粒子群算法（PSO）优化的 SVM（PSO - SVM）、极限学习机（ELM）模型。通过对比不同模型在训练集与测试集上的鉴别准确率，评估模型性能，筛选最佳鸡蛋品种鉴别模型。

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三、结果与分析

（一）光谱特征分析

预处理后的光谱平均反射率曲线显示，不同品种鸡蛋在特定波长范围内反射率存在差异，为品种鉴别提供了光谱基础。例如，某些波长下，品种 A 鸡蛋反射率明显高于品种 B，反映出内部成分或结构的不同。

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（二）特征波长提取结果

CARS 提取特征波长时，随着采样轮次增加，特征波长数目、RMSECV（交叉验证均方根误差）、回归系数呈现特定变化规律；SPA 提取特征波长也有对应的数据表现（结合图 4、图 5、图 6 等分析）。不同提取方法获得的特征波长，对后续模型构建影响不同。

（三）模型鉴别结果

SG - SPA - ELM 模型鉴别，测试集鉴别准确率达 85.00% 。对比其他模型（如 SVM、PSO - SVM 等），ELM 在处理经 SG 平滑、SPA 提取特征后的光谱数据时，能更高效挖掘数据特征，实现准确分类。表明高光谱成像技术结合 ELM，可有效达成鸡蛋品种无损、高效、准确检测。

四、结论

本研究利用高光谱成像技术获取鸡蛋光谱信息，经预处理、特征波长提取后，结合 ELM 建立鉴别模型。结果验证了该技术在鸡蛋品种鉴别中的有效性，SG - SPA - ELM 模型展现出良好性能，为鸡蛋及其他农产品品种鉴别提供了技术参考，有望推动食品安全检测领域的发展。同时，后续可进一步优化实验条件，扩大样本种类与数量，提升模型泛化能力，探索该技术在更多农产品检测中的应用。

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