小麦隐蔽性害虫检测新模型

作     者：史卫亚 乔娜娜 梁义涛 王锋 Shi Weiya;Qiao Nana;Liang Yitao;Wang Feng

作者机构：河南工业大学信息科学与工程学院//粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州450001 

出 版 物：《粮食与饲料工业》 (Cereal & Feed Industry)

年 卷 期：2014年第10期

页      面：66-70页

学科分类：09[农学] 0904[农学-植物保护] 090401[农学-植物病理学] 090402[农学-农业昆虫与害虫防治] 

基　　金：国家863计划(2012AA101608) 国家自然科学基金项目(31171775) 河南教育厅自然科学项目(14B550002) 

主　　题：小麦 玉米象 虫蚀 生物光子 统计特征 直方图特征 识别 

摘      要：粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要快速高效的检测粮食是否染虫。基于生物光子分析技术(Biophoton Analytical Technology,BPAT),提出了一种新型的小麦隐蔽性害虫检测模型。以小麦籽粒和玉米象为研究对象,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,并提取8个统计特征(均值、方差、中位数、四分位数、平均差、离散系数、偏度、峰度)和13个直方图特征组成粮食特征数据向量,对这些特征向量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),并在此基础上分别采用线性分类器LDA(linear discriminant analysis)和BP神经网络模型进行识别,实验结果表明,所提模型可以较好地区分正常小麦和含虫小麦。