基于高光谱成像技术和反向传播神经网络对原子印油种类鉴别方法

本发明提供一种基于高光谱成像技术和反向传播神经网络的原子印油种类鉴别方法，首先建立原子印油样品的高光谱数据数据库，然后提取每个印文样本的高光谱数据的感兴趣区域，得到训练集和测试集，然后建立以BP算法为基础的三层神经网络，将原子印油样本的光谱数据作为输入层的节点；在需要实现原子印油种类鉴别时，通过高光谱成像系统采集待测印文的高光谱数据作为输入层的数据，通过匹配并输出结果。本发明利用高光谱成像技术建立了不同原子印油的样本库，通过比较不同神经网络算法，相较于传统的LSTM和RF算法，本发明选择了BP算法以精准识别不同种类的原子印油。本发明的方法能够快速、准确、无损实现样品上的原子印油种类识别。