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。
无损检测 分类器 光谱分析 异物蛋 多分类器融合