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?