利用高光譜相機(jī)分析小龍蝦品質(zhì)
發(fā)布時(shí)間:2023-05-10
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高光譜圖像數(shù)據(jù)采集采用高光譜相機(jī)。該儀器在于實(shí)現(xiàn)非破壞性無接觸式檢測(cè)、測(cè)量、分析。光譜范圍廣,可覆蓋400-700nm的可見光,波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm,多達(dá)600個(gè)光譜通道;可適配多種探測(cè)器滿足不同使用環(huán)境。
1. 高光譜設(shè)備介紹
高光譜圖像數(shù)據(jù)采集采用高光譜相機(jī)。該儀器在于實(shí)現(xiàn)非破壞性無接觸式檢測(cè)、測(cè)量、分析。光譜范圍廣,可覆蓋400-700nm的可見光,波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm,多達(dá)600個(gè)光譜通道;可適配多種探測(cè)器滿足不同使用環(huán)境。
圖1高光譜相機(jī)
2. 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)利用高光譜相機(jī)技術(shù)對(duì)成熟的小龍蝦進(jìn)行品質(zhì)分析,研究不同品質(zhì)小龍蝦的光譜差異并通過高光譜成像技術(shù)快速識(shí)別不同品質(zhì)的小龍蝦,為餐飲行業(yè)行業(yè)快速識(shí)別不同品質(zhì)小龍蝦提供技術(shù)支持。圖2為需要利用高光譜成像設(shè)備采集分析的小龍蝦樣本,左邊為品質(zhì)好的小龍蝦,右邊為品質(zhì)壞的小龍蝦。
圖2 需要高光譜設(shè)備采集的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)
3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.1 可見近紅外、短波紅外高光譜的小龍蝦光譜分析
在小龍蝦身上不同部分分別選取約200個(gè)像素點(diǎn)取均值代表小龍蝦該部分的光譜反射率,如圖3所示,分別列舉了品質(zhì)好的和壞的小龍蝦外殼、蝦爪、蝦尾和蝦腹在可見近紅外波長(zhǎng)范圍的光譜進(jìn)行分析,并對(duì)原始光譜作了一階導(dǎo)數(shù)分析,目的是為了更加深入地了解不同品質(zhì)的小龍蝦其不同部位的光譜差異。圖3左為品質(zhì)好的與壞的小龍蝦不同部位的原始光譜反射率曲線,從圖中可知,小龍蝦不同部位的光譜反射率在400-530nm之前差異較小,但在530nm之后小龍蝦不同部位的光譜曲線差異較大。對(duì)于品質(zhì)壞的小龍蝦,其外殼光譜的陡坡位置相對(duì)于品質(zhì)好的小龍蝦而言,發(fā)生了“藍(lán)移”;另外品質(zhì)壞的小龍蝦,其蝦爪、蝦尾、蝦腹等部位與品質(zhì)好的小龍蝦,其光譜反射率差異也較大。圖3右更能清晰地看出不同品質(zhì)的小龍蝦不同部位的光譜差異及品質(zhì)好與品質(zhì)差的小龍蝦在400-1000nm范圍內(nèi)的光譜差異,從其峰谷位置及峰谷的高低,很顯著地看出品質(zhì)好與品質(zhì)差的小龍蝦的光譜差異。
圖3 基于可見/近紅外高光譜成像技術(shù)小龍蝦不同部位的光譜曲線
與可見、近紅外高光譜成像技術(shù)分析小龍蝦光譜一樣,在短波紅外的高光譜圖像上分別選取小龍蝦身上不同部分約200個(gè)像素點(diǎn)取均值代表小龍蝦該部分的光譜反射率,如圖4所示,分別列舉了品質(zhì)好的和壞的小龍蝦外殼、蝦爪、蝦尾和蝦腹在短波紅外范圍的光譜進(jìn)行分析,并對(duì)原始光譜作了一階導(dǎo)數(shù)分析,目的是為了更加深入地了解不同品質(zhì)的小龍蝦其不同部位的光譜差異。圖4 左為短波紅外1000-2500nm的光譜反射率曲線圖,從圖中可知,在短波紅外范圍,不同品質(zhì)的小龍蝦及小龍蝦的不同部位光譜反射率曲線變化趨勢(shì)相似,不同的是曲線反射率的高低及峰谷的高低。圖4右為不同品質(zhì)小龍蝦及不同部位在短波紅外范圍的一階導(dǎo)數(shù)光譜曲線。從圖中可知,不同品質(zhì)的小龍蝦,其峰谷位置及峰谷的值差異較大,小龍蝦不同部位之間的光譜也有顯著差異。
圖4 基于短波紅外高光譜成像技術(shù)小龍蝦不同部位的光譜曲線
3.2 小龍蝦品質(zhì)識(shí)別研究
最小噪聲分離變換(Minimum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)工具用于判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)(即波段數(shù)),分離數(shù)據(jù)中的噪聲,減少隨后處理中的計(jì)算需求量。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換(基于估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣)用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲,這步操作使變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且沒有波段間的相關(guān)。第二步是對(duì)噪聲白化數(shù)據(jù)(Noise-whitened)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換。
主成分分析(PCA)是遙感數(shù)字圖像處理中運(yùn)用比較廣泛的一種算法,是在統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上的多維(多波段)正交線性變換。通過PCA變換,可以把多波段圖像中的有用信息集中到數(shù)量盡可能少的新的主成分圖像中,并使這些主成分圖像之間互不相關(guān),從而大大減少總的數(shù)據(jù)量。但PCA變換對(duì)噪聲比較敏感,即信息量大的主成分分量,信噪比不一定高,當(dāng)某個(gè)信息量大的主成分中包含的噪聲的方差大于信號(hào)的方差時(shí),該主成分分量形成的圖像質(zhì)量就差, PCA變換用于融合處理并不是為了減少噪聲,而是通過該變換,使得多光譜影像在各個(gè)波段具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性,便于分別采用相應(yīng)的融合策略。針對(duì)PCA變換的不足,Green等曾經(jīng)提出最小噪聲分離(MNF)變換,隨后,又對(duì)MNF變換進(jìn)行了修改,它本質(zhì)上是含有兩次疊置處理的主成分分析。
由此可知,MNF變換具有PCA變換的性質(zhì),是一種正交變換,變換后得到的向量中的各元素互不相關(guān),第一分量集中了大量的信息,隨著維數(shù)的增加,影像質(zhì)量逐漸下降,按照信噪比從大到小排列,而不像PCA變換按照方差由大到小排列,從而克服了噪聲對(duì)影像質(zhì)量的影響。正因?yàn)樽儞Q過程中的噪聲具有單位方差,且波段間不相關(guān),所以它比PCA變換更加優(yōu)越。
圖5為可見、近紅外400-1000nm范圍內(nèi)基于MNF變化的前9個(gè)分量圖,從圖中可知,不同品質(zhì)的小龍蝦,在第三、第四和第五分量上可以實(shí)現(xiàn)很好的判別,而其他分量存則存在不同程度的誤判,結(jié)合第三、第四和第五分量以及CART決策樹分類法,可以實(shí)現(xiàn)小龍蝦品質(zhì)的鑒定,如圖6所示,紅色為品質(zhì)壞的小龍蝦,綠的為品質(zhì)好的小龍蝦。
圖5 小龍蝦基于400-1000nm的MNF前9個(gè)分量圖
圖6 基于400-1000nm范圍內(nèi)小龍蝦品質(zhì)分析結(jié)果
圖7為短波紅外1000-2500nm范圍內(nèi)基于MNF變化的前8個(gè)分量圖,從圖中可知,不同品質(zhì)的小龍蝦,除第一、第三、第四和第五MNF變量能區(qū)分出部分品質(zhì)好的小龍蝦或品質(zhì)不好的小龍蝦外,其余變量品質(zhì)好壞的小龍蝦并不顯著區(qū)別。我們利用第一、第三、第四和第五MNF變量結(jié)合圖像分類方法中的監(jiān)督分類法用于區(qū)分不同品質(zhì)的小龍蝦,區(qū)分效果如圖8所示,其中紅色為品質(zhì)壞的小龍蝦,綠的為品質(zhì)好的小龍蝦。
圖7 小龍蝦基于1000-2500nm的MNF前8個(gè)分量圖
圖8 基于1000-2500nm范圍內(nèi)小龍蝦品質(zhì)分析結(jié)果
4. 結(jié)果與討論
從分析結(jié)果來看,基于400-1000nm和1000-2500nm波長(zhǎng)范圍的高光譜影像數(shù)據(jù)均能較好地區(qū)分成熟的品質(zhì)好與壞的小龍蝦。如果僅從MNF的分量上看,基于400-1000nm的可見近紅外高光譜影像識(shí)別不同品質(zhì)的小龍蝦高于基于1000-2500nm的短波紅外,但結(jié)合高光譜分析方法,兩者的識(shí)別精度并無顯著差別。另外如果將來想在產(chǎn)線上進(jìn)一步應(yīng)用,仍需要進(jìn)一步的分析,這是因?yàn)樾↓埼r的擺放姿勢(shì)對(duì)利用高光譜影像數(shù)據(jù)的判別效果影響很大。
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