高光谱技术应用在西瓜识别和筛选的早期验证实验

一、实验背景

利用高光谱成像技术实现对西瓜品质及杂物的自动识别。通过采集西瓜和常见异物的光谱数据，建立识别模型，实现对西瓜品质及杂物的快速、准确识别。同时，本实验还将探索不同光谱处理方法和算法对识别效果的影响，为进一步优化识别模型提供参考。例如，有研究通过可见近红外高光谱成像技术探索了不同种类西瓜不同糖度光谱差异及特征响应波段范围。这些研究为利用高光谱成像技术智慧农业中瓜果分选提供了理论基础和技术支持。

本次验证实验针对农业自动化生产过程中，为提高西瓜收集效率，自动化采摘难免会混入其他杂物，高光谱技术应用识别技术在此过程中，可以做到识别西瓜和其他异物，避免如石头等坚硬异物对智能设备的破坏和无效运输，做到现场采集、现场分类，早期干预。减少西瓜在传输中与异物碰撞损耗，提高西瓜的智能化采摘效率。将对农作物生产产生积极深远的作用。

二、实验原理

高光谱成像技术是基于物体的光谱吸收和反射特性。当光线通过或反射物体表面时，被物体吸收或反射的光波将发生变化。高光谱成像系统通过对各个波段的频谱进行连续测量，可以获取到物体在不同波段下的光谱信息。通过分析这些光谱数据，可以得到物体的光谱特征，进而对物体进行分类、识别和定量分析。

三、实验装置