周伟欧芳欧扬一鸣欧周范欧周朱欧林卢军欧丽SP - 6715247 VL - 2019 AB -波长选择是利用高光谱成像技术检测梨擦伤的一项具有挑战性的工作。大多数现代研究使用单一选择方法选择的特征波长集，这种方法通常无法处理高光谱数据的大变异性。本研究提出了一个新的框架，通过结合三种最先进的变量选择方法和特征级集成的概念来提高擦伤检测的性能。首先对库尔勒梨光谱分别采用逐次投影算法、竞争自适应重加权采样算法和RELIEF算法。然后，对相应的特征波长子集进行集成，构建最优特征波长集。最后采用基于elm的分类器对梨挫伤进行了识别。实验结果表明，特征波长积分的检测误差较低。该方法简单易行，适用于库尔勒梨的擦伤检测，也可用于其他类型的缺陷检测。SN - 2314-4920 UR - https://doi.org/10.1155/2019/6715247 DO - 10.1155/2019/6715247 JF - Journal of Spectroscopy PB - Hindawi KW - ER -