基于软X射线成像的储粮害虫米象生长阶段检测

来源：农业工程学报杂志2020年第18期北京时间：

作者：邵小龙,杨晓静,徐水红,李慧,JitendraPaliwal,

摘要：为了准确检测单粒小麦内部是否感染米象（Sitophilus oryzae），利用软X射线成像检测技术对感染不同生长阶段米象的小麦颗粒进行成像，试图通过图像分析来确定小麦内部米象的幼虫、蛹和成虫等不同生长阶段，并利用随机重复抽样建模来评价结果可靠性。通过对被感染米象虫卵不同天数小麦的图像分析发现，图像灰度分布直方图随感染天数变化明显，低灰度值区域（灰度值为10～102）的灰度区域像素点随感染天数增加而减少，中灰度（灰度值为103～162）和高灰度区域（灰度值为163～232)则随感染天数增加而增多。使用包括图像灰度分布和纹理特征等47个特征值，利用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）与二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，QDA）建立判别模型，并通过多次随机重复抽样（1 000次）对模型预测效果进行评估分析。结果表明：在95% 置信区间下，在感染与未感染小麦的分类判别中，LDA的判别准确率都在76%以上，除幼虫外生长阶段判别正确率达到95%以上；而QDA的平均判别准确率较低且判别误差也相对较高。因此，该研究使用随机重复抽样方法LDA模型判别小麦是否受到米象感染和区分不同生长阶段是准确可靠的。

关键词：粮食, 储藏, 害虫检测, X光成像, 随机重复, 抽样建模