基于光谱和图像信息融合的玉米霉变程度在线检测

融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法.辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85％相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变.在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特征信息,将提取的样品光谱特征波长和图像颜色特征参数融合成总特征参数,建立玉米霉变程度定性定量模型.结果表明,主成分分析可成功区分不同霉变程度的玉米样品;基于光谱和图像信息融合的线性判别分析模型对不同霉变程度玉米样品的整体识别率达91.1％,比单独应用光谱和图像时的准确率分别提高4.4％和8.9％;基于信息融合的玉米菌落总数偏最小二乘回归模型结果也同样较优,模型预测决定系数Rp2为0.8941,均方根预测误差为0.665(lg(CFU/g)),相对分析偏差达3.06.结果表明光谱和图像数据融合能够提高模型精度,在霉变玉米在线检测方面具有可行性.下一步应不断扩大样品量,补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的玉米样品,以不断增强模型的鲁棒性和适用性.