[发明专利]基于像素指标无偏估计法生物品质指标空间分布检测方法

摘要

一种基于像素指标无偏估计法生物品质指标空间分布检测方法，借助光谱图像中所包含的反映被测对象特征的空间分布信息与光谱特征信息，对生物品质指标进行分别或综合评估，检测结果采用可视化方式呈现指标空间分布图以及分布图中的结果统计数据。本发明可用于生物品质指标分布的快速、非接触检验，检验结果准确、客观，表达方式直观，从而为生产与销售质量安全监管提供保障手段。

主权项

1.一种基于像素指标无偏估计法光谱图像分析的生物品质指标分布检测方法，其特征是步骤包括：1)建立传统检测指标的区域光谱预测模型库；2)对被测对象进行光谱图像采集；3)对步骤2)得到的光谱图像进行预处理；4)对步骤3)得到的光谱图像，提取光谱图像中的有效检测区域；5)利用步骤1)得到模型库中相应的区域光谱预测模型，对步骤4)得到的有效检测区域进行像素指标检测；6)对步骤5)得到的像素指标检测结果进行统计验证，得到合格的像素指标预测模型；7)对步骤6)得到的各个合格的像素指标预测模型检测精度进行评价，优选出最佳像素指标预测模型；8)对步骤7)得到的最佳像素指标预测模型进行空间分布预测，显示预测结果；所述被测对象是指有机生物；所述光谱图像是指具备多个连续或非连续波段光谱信息的图像；光谱图像反映被测对象的空间信息以及光谱信息；光谱图像包括多光谱图像和高光谱图像；所述步骤1)中，传统检测指标的区域光谱预测模型库的建立步骤包括：101)建立样本库：选取被测对象种群、部位、存储方式和环境下的检测对象，组成某种群、部位、存储方式和环境的样本；多个样本组成样本库，以反映不同种群、部位、存储方式及环境下检测对象的情况；102)建立知识库：样本库中所有样本经过光谱采集，得到光谱图像，再存于光谱图像库中；对光谱图像库中各个光谱图像对应的样本，获取样本的传统检测标定值，这些标定值存于传统检测指标库中；获取样本的传统检测标定值的方法为：采用传统理化检测方法获取；光谱图像库中的光谱图像依次经光谱图像预处理、有效检测区域提取和有效检测区域光谱提取，得到样本的光谱信息存于光谱库中；传统检测指标库与光谱库共同组成知识库；103)建立传统检测指标区域光谱预测模型库，对知识库中针对各种传统检测指标或存储条件的数据进行光谱预测建模，得到对应的多套传统检测指标的光谱预测模型，这些模型存储于传统检测指标光谱预测模型库中；所述步骤6)中，统计验证步骤是：先对像素指标检测结果进行方差分析，筛除方差分析不通过的检测结果所对应的指标预测模型；然后对通过方差分析的预测模型进行均值分析；根据均值分析结果修正像素预测模型；方差分析为F分布假设检测；均值分析为T分布假设检测；修正像素预测模型步骤是：得到所有像素预测均值与参考值之间的偏差，并根据此偏差对指标的像素检测结果进行修正。