基于光谱技术和多分类器融合的异物蛋检测
来源：农业工程学报杂志2015年第2期北京时间：
作者：祝志慧,谢德君,李婉清,王巧华,马美湖,
摘要：为了提高鸡蛋中的血斑和肉斑的检测准确率，给消费者提供高品质的鸡蛋，该文利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋的透射光谱，在单分类器的基础上，通过多分类器的融合对异物蛋进行检测。首先根据差异性度量选取朴素贝叶斯，AdaBoost和SVM分类器作为单分类器，然后通过特征级融合选取了5个基分类器。最后，5个基分类器以加权投票机制进行决策级融合。多分类器融合对正常蛋和异物蛋的检测准确率分别为92.86%和 91.07%。试验结果表明，利用多分类器融合所建立的模型优于单一分类器的模型，提高了对异物蛋的检测准确率。
关键词：无损检测, 分类器, 光谱分析, 异物蛋, 多分类器融合
