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基于小型化便携式光谱成像技术的分类识别系统研究

张晨,  刘舒扬,  赵安娜,  王天鹤,  贾晓东

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张晨, 刘舒扬, 赵安娜, 王天鹤, 贾晓东. 基于小型化便携式光谱成像技术的分类识别系统研究[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1023001-1023001(6). doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
引用本文: 张晨, 刘舒扬, 赵安娜, 王天鹤, 贾晓东. 基于小型化便携式光谱成像技术的分类识别系统研究[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1023001-1023001(6). doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
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Zhang Chen, Liu Shuyang, Zhao Anna, Wang Tianhe, Jia Xiaodong. Research on classification and recognition system based on miniaturized portable spectral imaging technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(10): 1023001-1023001(6). doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
Citation: Zhang Chen, Liu Shuyang, Zhao Anna, Wang Tianhe, Jia Xiaodong. Research on classification and recognition system based on miniaturized portable spectral imaging technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(10): 1023001-1023001(6). doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
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基于小型化便携式光谱成像技术的分类识别系统研究

doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
  • 1.

    天津津航技术物理研究所,天津 300308

详细信息
    作者简介:

    张晨(1990-),男,工程师,硕士,主要从事光光谱探测和光谱成像系统集成应用方向的研究。Email:zhangchen_jh@foxmail.com

  • 中图分类号: TN209

Research on classification and recognition system based on miniaturized portable spectral imaging technology

  • 1.

    Tianjin Jinhang Institute of Technical Physics,Tianjin 300308,China

  • 摘要: 小型化便携式光谱成像越来越多应用于日常生活中，给人们的生活提供了更多的便利。柑橘属水果是人们日常生活中经常食用和储存的水果之一，在智能冰箱中，柑橘由于品种相似等原因不利于识别和分类，光谱成像技术利用其物质不同的特征波长实现其识别。采用新型的单芯片式光谱成像芯片搭建小型化便携式的光谱成像系统，利用光谱成像技术实现对柑橘属水果的分类识别，并通过分批次样本进行交叉验证，同时建立光谱分辨率与准确度关系，通过约束光谱分辨率，有效提高了柑橘属水果分类识别的准确度，光谱分辨率小于20 nm，识别准确度可达到95%以上。
    Abstract: Miniaturized portable spectral imaging was increasingly used in daily life, providing more convenience for people's lives. Citrus was one of the fruits that people often eat and store in their daily life. In the smart refrigerator, citrus was not conducive to identification and classification due to similar varieties. Spectral imaging technology used its characteristic wavelengths to realize its recognition. A new type of single-chip spectral imaging chip was used to build a compact and portable spectral imaging system. Spectral recognition technology was used to realize the classification and identification of citrus fruits, and cross-validation was carried out by batch samples, simultaneously establish the relationship between spectral resolution and accuracy, by constraining the spectral resolution, which effectively improved the classification and recognition accuracy of citrus fruits. Spectral resolution was less than 20 nm, and recognition accuracy could reach more than 95%.
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    [5] 赵雨时, 贺文俊, 刘智颖, 付跃刚.  光谱维编码中红外光谱成像系统的光学设计 . 红外与激光工程, 2021, 50(12): 20210700-1-20210700-9. doi: 10.3788/IRLA20210700
    [6] 张运轲, 任登凤, 韩玉阁, 李继源.  基于连续投影算法提取特征波长的空中目标参考光谱选取 . 红外与激光工程, 2021, 50(4): 20200250-1-20200250-11. doi: 10.3788/IRLA20200250
    [7] 宋宏, 万启新, 吴超鹏, 申屠溢醇, 王文鑫, 杨萍, 贾文娟, 李红志, 黄慧, 王杭州, 詹舒越.  基于LCTF的水下光谱成像系统研制 . 红外与激光工程, 2020, 49(2): 0203005-0203005. doi: 10.3788/IRLA202049.0203005
    [8] 刘舒扬, 张晨, 赵安娜, 李奇峰, 贾晓东.  基于光谱特性的高判别准确度激光近场探测传感器研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(4): 0403009-0403009-5. doi: 10.3788/IRLA202049.0403009
    [9] 唐绍凡, 鲁之君, 王伟刚, 李欢.  航天高光谱成像仪简述(特邀) . 红外与激光工程, 2019, 48(3): 303003-0303003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0303003
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    [11] 王天鹤, 刘舒扬, 张晨, 贾晓东.  基于高光谱成像芯片中布拉格反射镜的设计和制备 . 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1017003-1017003(7). doi: 10.3788/IRLA201948.1017003
    [12] 王咏梅, 石恩涛, 王后茂.  宽谱段高光谱成像仪星上波长定标方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(3): 303006-0303006(7). doi: 10.3788/IRLA201948.0303006
    [13] 刘智颖, 高柳絮, 黄蕴涵.  offner型连续变焦中波红外光谱成像系统设计 . 红外与激光工程, 2019, 48(7): 718003-0718003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0718003
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-05
  • 修回日期:  2019-06-15
  • 刊出日期:  2019-10-25

基于小型化便携式光谱成像技术的分类识别系统研究

doi: 10.3788/IRLA201948.1023001
  • 1. 天津津航技术物理研究所,天津 300308
    • 作者简介:

    张晨(1990-),男,工程师,硕士,主要从事光光谱探测和光谱成像系统集成应用方向的研究。Email:zhangchen_jh@foxmail.com

  • 收稿日期: 2019-05-05
  • 修回日期: 2019-06-15
  • 刊出日期: 2019-10-25

  • 中图分类号: TN209

摘要: 小型化便携式光谱成像越来越多应用于日常生活中，给人们的生活提供了更多的便利。柑橘属水果是人们日常生活中经常食用和储存的水果之一，在智能冰箱中，柑橘由于品种相似等原因不利于识别和分类，光谱成像技术利用其物质不同的特征波长实现其识别。采用新型的单芯片式光谱成像芯片搭建小型化便携式的光谱成像系统，利用光谱成像技术实现对柑橘属水果的分类识别，并通过分批次样本进行交叉验证，同时建立光谱分辨率与准确度关系，通过约束光谱分辨率，有效提高了柑橘属水果分类识别的准确度，光谱分辨率小于20 nm，识别准确度可达到95%以上。

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