多模型融合提升干燥毛豆高光谱无损检测精度

本文主要探讨了在干燥过程中，通过多模型融合技术提升毛豆含水率和颜色的高光谱图像无损检测精度的方法。毛豆的颜色和含水量是衡量其品质的关键指标，因此准确快速的无损检测对于食品加工和贸易具有重要意义。 首先，研究团队利用高光谱图像技术，通过特征提取来获取毛豆的表征信息。他们采用了平均值、熵、相对散度和标准差等多元特征，这些特征能够捕捉到图像中的微小变化，反映出毛豆内部的水分分布和颜色特性。接着，针对这些特征，他们分别构建了针对毛豆颜色和含水率的偏最小二乘预测子模型。偏最小二乘法是一种有效的回归分析方法，它在处理多变量问题时，可以减少噪声干扰，提高模型的稳定性和准确性。 在进行预测时，研究人员采用多模型融合策略，即对各个预测子模型的预测结果进行加权综合。这种融合方法能够平衡不同特征子模型的优势，避免单一特征可能带来的局限性，从而提高了整体预测的精度。实验结果显示，相较于单特征模型，多模型融合后的颜色预测均方根误差（RMSEP）有4.3%的降低，含水率预测的RMSEP则下降了7.7%，显示出显著的性能提升。 T统计检验进一步证实了多模型融合方法的有效性，融合模型的性能明显优于单一特征模型。这种方法不仅简化了无损检测过程，而且提高了测量结果的可靠性，对于优化干燥工艺，确保毛豆产品质量具有实际应用价值。因此，基于多模型融合的高光谱图像技术在毛豆干燥过程中的无损检测领域展现出了巨大的潜力和前景。