高光譜成像儀在蘋果內(nèi)外品質(zhì)檢測中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-06-28
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蘋果是我們?nèi)粘I钪谐R姷囊环N水果,人們在選擇蘋果時不在過多的關(guān)注其外在,而更注重其內(nèi)部品質(zhì)的好壞。但傳統(tǒng)蘋果內(nèi)在品質(zhì)檢測損耗嚴重,且耗時長,因此,為了快速、無損的對蘋果的內(nèi)外品質(zhì)進行檢測,人們引進了高光譜成像技術(shù)。本文介紹了高光譜成像儀?在蘋果內(nèi)外品質(zhì)檢測中的應(yīng)用。
蘋果是我們?nèi)粘I钪谐R姷囊环N水果,人們在選擇蘋果時不在過多的關(guān)注其外在,而更注重其內(nèi)部品質(zhì)的好壞。但傳統(tǒng)蘋果內(nèi)在品質(zhì)檢測損耗嚴重,且耗時長,因此,為了快速、無損的對蘋果的內(nèi)外品質(zhì)進行檢測,人們引進了高光譜成像技術(shù)。本文介紹了高光譜成像儀在蘋果內(nèi)外品質(zhì)檢測中的應(yīng)用。
蘋果內(nèi)外品質(zhì)檢測的重要性:
蘋果作為農(nóng)產(chǎn)品的重要組成成分,蘋果的質(zhì)量安全問題顯得越來越重要,在購買蘋果時,消費者不僅重視其外形,而且對于其內(nèi)部品質(zhì)也越來越在乎。而蘋果在采摘或者運輸過程中,會不可避免的因為一些外力原因造成不同程度的損傷,有些損傷表面看不出來或者不明顯,但是損傷部位的內(nèi)部品質(zhì)卻已經(jīng)發(fā)生了變化,所以對于蘋果外部損傷的檢測至關(guān)重要。尤其是在蘋果的次表面有損傷缺陷時,其造成原因多產(chǎn)生于采摘前非科學(xué)性管理以及采摘后的處理不當(dāng),會導(dǎo)致蘋果的進一步病變,比如微生物感染、內(nèi)部生理病變(例如蘋果的糖化病等),蘋果的次表面缺陷的特點是:外部與正常蘋果沒有區(qū)別,傳統(tǒng)的人眼檢測和表面檢測判別不出,容易迷惑消費者,從而對消費者造成或大或小的傷害,不利于蘋果的長期穩(wěn)定銷售以及蘋果制品的在線生產(chǎn)。
以前人們是以蘋果外部有無缺陷來挑選蘋果,現(xiàn)在消費者更加看中水果內(nèi)部品質(zhì)的好壞,而蘋果是我們?nèi)粘I钪械某R娖?,它與我們的生活變得日益密切,蘋果的好壞與消費者健康有著重大的聯(lián)系。然而,由于新鮮的水果含水量和含糖量高,并且極易受損,造成嚴重的經(jīng)濟損失。目前,對于蘋果品質(zhì)的分級,從剛開始的表面檢測逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)部品質(zhì)的檢測,但是,我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的水果缺陷檢測方法存在很多缺點:無法滿足水果的批量檢測;破壞水果完整性;耗時比較長;效果直觀性差等,因此,為了快速、無損、高效的檢測蘋果的品質(zhì),就可以使用高光譜成像技術(shù)。
高光譜成像儀在蘋果內(nèi)外品質(zhì)檢測中的應(yīng)用:
高光譜成像技術(shù)是圖像處理技術(shù)融入于光譜技術(shù)當(dāng)中的一種新興技術(shù),在進行高光譜數(shù)據(jù)采集時,形成的光譜圖像中,不僅可以看到該樣本的空間二位信息,還可以形成每個圖像中各個像素點上的光譜信息,并且每個像素上的光譜信息都是一條連續(xù)的曲線,而同時在這一條連續(xù)曲線上的每個波段下都能查看該波段下的圖像信息,從而實現(xiàn)“圖譜合一”。因為高光譜技術(shù)能將圖像、光譜合二為一的特點,它不僅能像可見-近紅外光譜技術(shù)一樣能夠檢測物質(zhì)成分,而且它還具備機器視覺技術(shù)的功能。由此,高光譜技術(shù)可以通過分析圖像信息和光譜信息,進而來檢測待檢測樣品的內(nèi)部成分含量、空間分布等信息。
利用高光譜成像儀采集蘋果的高光譜圖像,高光譜圖像不但包含待測物質(zhì)的圖像信息,同時還含有其光譜信息,前者可以全面反映物質(zhì)的外部特征、外部損傷缺陷及污斑等情況,而這些外部品質(zhì)特征無法通過肉眼或者普通相機進行檢測。由于光譜特性是不同化學(xué)成分的物質(zhì)所具有的固有特征,所以光譜數(shù)據(jù)又可以對物體內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分進行分析,結(jié)合該信息不僅可以大大提高目標(biāo)進行定量分析的能力,同時還可以對樣品進行定性分析。
而高光譜成像儀對于蘋果外部缺陷的檢測大多是利用高光譜數(shù)據(jù)的圖像信息進行識別,利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜特性對蘋果的內(nèi)部品質(zhì)進行并進行回歸預(yù)測。其原因是因為被測對象的外部品質(zhì)的特征(大小、顏色、缺陷、形狀等)能夠通過高光譜的圖像信息進行直接的反映,而其內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分則能夠利用高光譜的光譜信息進行反映。利用高光譜成像技術(shù)對蘋果內(nèi)外品質(zhì)進行檢測,然后對全波段蘋果圖像做主成分分析,并根據(jù)主成分圖像的特征向量優(yōu)選出具有特征的波段,針對特征波段選取相應(yīng)的圖像處理和識別,最后利用圖像差值算法,就可以對蘋果的品質(zhì)進行評定。
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