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—— 中国食品杂志社
针对油茶果成熟度难以准确评估，且传统判别方法存在局限的问题，本研究探索结合显微高光谱成像（hyperspectral microscopy imaging，HMI）与灰度共生矩阵进行成熟度评估的可行性分析。实验采集不同成熟度的果壳切片显微图像，提取光谱和纹理特征并构建模型，引入主成分载荷和二维相关光谱筛选特征波长。结果发现融合光谱与纹理特征的分类模型明显优于单一特征模型。应用了量子行为粒子群优化算法的支持向量机模型分类准确率最优，达到87.0%。研究证明了油茶果成熟度与其果壳微结构，以及光谱图像中的纹理变化之间存在密切关系，同时也验证了HMI与数据融合策略在成熟度评估中的可行性与优越性。
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