大豆食心蟲蟲害的高光譜相機檢測方法是一種基于高光譜成像技術(shù)的檢測方法。以下是該方法的介紹：

1. 高光譜成像：首先，利用高光譜相機獲取大豆葉片或豆莢的高光譜圖像。高光譜圖像包含了豐富的光譜信息，能夠反映大豆葉片或豆莢的生理和生化特性。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對獲取的高光譜圖像進行預(yù)處理，包括黑白校正、Savitzky-Golay濾波等，以緩解可能出現(xiàn)的漫反射、樣本不均勻等問題。這些預(yù)處理步驟有助于提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。

3. 特征提?。翰捎弥鞒煞址治龇ǎ≒CA）等方法對預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進行降維處理，選取貢獻最大的前幾個特征波長，從而降低數(shù)據(jù)的維度，并提取與蟲害相關(guān)的特征。

4. 模型建立與訓(xùn)練：利用提取的特征，建立大豆食心蟲蟲害的檢測模型?？梢圆捎脵C器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法進行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，使模型能夠準確識別大豆食心蟲蟲害。

5. 蟲害檢測：將待檢測的大豆葉片或豆莢的高光譜圖像輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型會輸出蟲害的存在與否以及蟲害的嚴重程度。

需要注意的是，高光譜相機檢測方法在大豆食心蟲蟲害檢測中的應(yīng)用還需要進一步的研究和優(yōu)化。在實際應(yīng)用中，還需要考慮光照條件、相機參數(shù)設(shè)置、樣本制備等因素對檢測結(jié)果的影響。因此，在實際操作時，建議結(jié)合專業(yè)知識和經(jīng)驗，并根據(jù)具體情況進行適當?shù)恼{(diào)整和改進。

高光譜相機對大豆食心蟲蟲害的無損檢測研究

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

本研究針對大豆食心蟲蟲害進行無損檢測，應(yīng)用高光譜圖像結(jié)合小樣本元學(xué)習(xí)分類算法，對貯存期的大豆受大豆食心蟲侵蝕程度的無損檢測進行初步研究。本論文只要完成的工作如下∶

   （1）提出了基于三維關(guān)系網(wǎng)絡(luò)小樣本元學(xué)習(xí)算法的大豆食心蟲蟲害高光譜檢測方法。本文提出了針對高光譜圖像分類的三維關(guān)系網(wǎng)絡(luò)元學(xué)習(xí)模型（3D-RN），能夠在實驗對象樣本數(shù)量稀少的情況下對高光譜圖像進行分類檢測。本文利用高光譜成像技術(shù)采集含有蟲卵的，含有食心蟲幼蟲的，被啃食的及正常的大豆的高光譜圖像，并對采集得到的高光譜圖像采用黑白校正和Savitzky-Golay（SG）濾波算法預(yù)處理高光譜圖像的光譜信息，在采用主成分分析法（PCA）選取貢獻最大的前9個特征波長從而降低高光譜圖像的維度。通過使用CutMix數(shù)據(jù)增廣方法增加元訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)，從而增加模型的先驗知識，使得模型性能更優(yōu)。

　　并將Gradual WarmUp 方法實踐于高光譜圖像分類領(lǐng)域，優(yōu)化了模型的學(xué)習(xí)率，使得模型更加的穩(wěn)定。最后建立模型無關(guān)元學(xué)習(xí)（MAML），匹配網(wǎng)絡(luò)元學(xué)習(xí)（MN），原型網(wǎng)絡(luò)元學(xué)習(xí)（PN）和本文提出的三維關(guān)系網(wǎng)絡(luò)元學(xué)習(xí)（3D-RN）四個小樣本元學(xué)習(xí)算法的大豆食心蟲蟲害程度檢測模型。實驗結(jié)果表明，3D-RN模型表現(xiàn)最好，在學(xué)習(xí)率為0.01，元訓(xùn)練集個任務(wù)數(shù)據(jù)中各類的支撐集數(shù)據(jù)為5的情況下，準確率可達82±2.50%。

　?。?）提出了基于 A-ResNet 元學(xué)習(xí)模型的大豆食心蟲蟲害高光譜檢測方法。實驗利用高光譜成像系統(tǒng)采集正常的以及受大豆食心蟲侵害的大豆高光譜圖像，并使用黑白校正，SG平滑方法以及PCA方法預(yù)處理高光譜圖像，并提取圖像的感興趣區(qū)。采用CutMix等方法增加數(shù)據(jù)集樣本量。本文為了進一步提高大豆食心蟲蟲害檢測模型的準確率，針對3D-RN模型的弊端，本文提出了A-ResNet元學(xué)習(xí)模型，該模型將ResNet 網(wǎng)絡(luò)與Attention思想相結(jié)合，獲取更加能夠表述樣本的特征向量以此來提升模型性能。

　　并舍棄了特征拼接的步驟，減少了模型的運行時間，并且簡化了分類模型，將分類模型設(shè)計為多分類支持向量機，來減少模型中出現(xiàn)的過擬合現(xiàn)象。實驗將A-ResNet元學(xué)習(xí)模型的結(jié)果與MAML、MN、PN 和 3D-RN 模型進行比較。實驗表明，A-ResNet 元學(xué)習(xí)模型在5-shot 情況下的表現(xiàn)最好，準確率達到94.57±0.19%。