農業行業
本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于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（支持多區域波段選擇）。
蠶繭的上蔟時間（mounting time）是影響蠶繭品質的重要因素之一。在實際收購中，通常把正在吐絲的繭及吐完絲未化蛹的毛腳繭統稱為毛腳繭。一般熟蠶上蔟后，在25℃左右的條件下，從上蔟第1d開始葉絲，至第3d或第4d吐絲結繭完成，再經過2~3d才蛻皮化蛹。隨著上蔟時間的增加（3~7d），蠶繭的繭層量和繭層率均增加2。根據研究，上蔟后48h所采蠶繭，當日無化蛹繭；上蔟后72h所采蠶繭，當日化蛹率為26%；上蔟后96h 所采蠶繭，化蛹率為78%；上蔟后120h所采蠶繭，化蛹率為100%。蠶繭流通和加工過程中，毛腳繭的主要危害為烘折比正常繭大，影響蠶繭和生絲的品質。特別是尚未吐完絲的繭，將直接影響粒繭絲長、繭層率及出絲率。毛腳繭發生蒸熱后，毛腳繭蛹、嫩蛹、正常蛹等均易被悶死，而被悶死的嫩蛹在干燥中，蛹殼易破裂，流出污汁或蛹油污染繭層而成下繭。根據統計，同批量的毛腳繭比正常繭的上車率低2~4%，解舒率下降4~6%，蒸熱嚴重者解舒率下降10%甚至更多。
按照絲廠經驗數據，解舒下降1%或上車率降低1%，對應巢折增大3~4kg，生絲成本將會有所增加，同時造成生絲品質和絲價的降低。本研究采用可見/近紅外光譜技術對毛腳繭進行鑒別檢測。采用連續投影算法（SPA）提取特征波長，并用PLS方法建立了模型，為實現毛腳繭快速鑒別提供依據。
本研究基于可見/近紅外光譜技術，對毛腳繭進行了鑒別檢測。首先使用基線校正預處理方法，消除因不同采集時間導致的樣品光譜數據基線不同，然后采用主成分分析方法（PCA）對毛腳繭和成熟繭進行了定性分析，隨后提出了一種基于最小二乘支持向量機（LS-SVM）算法的毛腳繭鑒別方法，并采用連續投影算法（SPA）將601個光譜變量減少到12個，減少了98.00%的模型變量。此模型對毛腳繭的鑒別準確率達到了100%。表明基于可見/近紅外光譜技術，可以較好的檢測出毛腳繭。
