基于电子视觉和嗅觉融合技术的农畜产品无损检测方法，其特征是： 首先建立知识库，对所需测定的农畜产品，根据其检测标准（如国家检测标准、通用行业标准等），先请专业人员对其中一部分样品进行感官评定，或对其做常规的理化分析，建立与该农畜产品质量相关的数据库。然后用ＣＣＤ摄像头拍摄该农畜产品的图像，经图像采集卡传入计算机，而该农畜产品散发的气味与气体传感器阵列产生信号经调理电路、数模电路传入计算机，计算机模拟人的大脑对视觉数据和嗅觉数据进行处理、融合并与前面建立的数据库联系起来进行模式识别处理，从而在计算机中形成能够决定被测样品的真伪、优劣、等级、合格与否等不同规格质量的知识库； 然后进行以下步骤的样本测试： ①测定样品时，将样本置入一密闭采光室中，通过摄像头将样品的图片传到计算机中； ②对图像进行处理，提取特征值，同时让样品在密闭的采光室中散发气味； ③在上述处理的同时被测样品的气味经电磁阀、真空泵、流量计，以一定的温度、湿度、压力、流量输送至反应室，与气体传感器阵列传感器反应；产生嗅味信号，并送至计算机，提取相应特征； ④计算机对所提取的特征信号进行融合和模式处理，给出被测样品的真伪、优劣、等级、合格与否等识别结果，识别结果通过计算机显示出来，本轮测试结束； ⑤前一次测试结束后，取出样本，在采光室和反应室内通入洁净空气，把前一次测试遗留下来的气味吹走，并使气体传感器复原。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种针对农畜产品的检测方法，特指基于电子视觉和嗅觉融合技术的农畜产品无损检测方法及其装置。
技术介绍
由于缺乏高质量和高水平的检测手段，我国出口农畜产品混等混级现象严重，在国际市场竞争中处于极为不利的地位，市场占有率不断受到挑战。我国是农业大国，加入WTO后，农畜产品面临的形势愈来愈严峻。目前绝大多数农畜产品的质量检测仍然沿用人工感官评定方法和常规化学分析方法。常规化学分析具有较高的准确度和可靠性，但是，其试样的前处理、实验本身的耗时性以及对物料的破坏性又是许多场合所不允许的。而感官评定通常需要训练有素、经验丰富的专家来完成，判断结果随着年龄、性别、识别能力及语言文字表达能力的不同存在相当大的个体差异，即使同一人员也随其身体状态和情绪的变化产生不同的结果，难以坚持统一、客观的标准，而且劳动强度大。尤其对于保存期短、易变质的农畜产品而言，人工检测远远不能满足全部检测的要求。20世纪80年代起国外有人开始研究基于电子视觉的农畜产品质量检测技术，主要围绕农畜产品的大小、形状、纹理、颜色和表面缺陷等外观质量特征进行。对苹果、梨、辣椒、黄瓜等多种水果、蔬菜进行了品质检测与分选，经检索，有相关美国专利，专利号为5,732,147，为“Defective object inspection and separation system using imageanalysis and curvature transformation(用图像分析和曲率变换来检测物体(苹果)缺陷并加以区分的系统)”。该专利技术用图像处理方法和曲率变换来检测苹果等物体表面的缺陷，而对那些表面无异常而内部已变质的苹果就无能为力了。计算机嗅觉技术是九十年代发展起来的新颖的分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成分的技术。国外研究者们分别用不同的气敏传感器阵列、不同的分析方法，对气味进行鉴别和判断。区别很明显的物质如胡萝卜，洋葱，香水，鱼片等散发出的气味。经检索，有相关中国专利，申请号03131660.3，基于气体传感器阵列技术的食品气味快速无损检测方法及装置；另有相关美国专利，专利号为6,450,008，为“Food applications of artificialolfactometry(用于食品的人工嗅味检测方法)”，以上专利技术只对食品气味进行检测的装置，所测得的信息也只是食品散发气味方面的信息，应用范围很有限。到目前为止，国内外对绝大多数农畜产品质量的检测采用的是人工感官评定方法，而基于单一的电子视觉或嗅觉的农畜产品检测技术也只是停留在研究实验阶段。单凭视觉信息或者嗅觉信息对某些农畜产品质量进行的检测也较有效，但它检测到的质量信息特征毕竟是有局限性的，不全面的。例如电子视觉能检测出果品颜色、形状、尺寸等外观特征，但无法检出其中外观无显著异常却已变质且有明显异味的个体。
技术实现思路
鉴于上述现有技术发展情况，本专利技术的目的就是要提供一种针对农畜产品基于电子视觉和嗅觉融合技术的无损检测方法及其装置。通过电子视觉和嗅觉实现对人眼和鼻的扩展，将果蔬、肉类、谷物、饮料等农畜产品的颜色、形状、纹理、尺寸等外观特性与其在各种时期散发的气味等嗅觉信息融合起来，然后再与知识库中专家知识与经验融合起来，进行综合判别。本专利技术的目的是通过以下方法实现的首先建立知识库，对所需测定的农畜产品，根据其检测标准(如国家检测标准、通用行业标准等)，先请专业人员对其中一部分样品进行感官评定，或对其做常规的理化分析，建立与该农畜产品质量相关的数据库。然后用CCD摄像头拍摄该农畜产品的图像，经图像采集卡传入计算机，而该农畜产品散发的气味与气体传感器阵列产生信号经调理电路、数模电路传入计算机，计算机模拟人的大脑对视觉数据和嗅觉数据进行处理、融合并与前面建立的数据库联系起来进行模式识别处理，从而在计算机中形成能够决定被测样品的真伪、优劣、等级、合格与否等不同规格质量的知识库。然后进行样本测试①测定样品时，将样本置入一密闭采光室中，通过摄像头将样品的图片传到计算机中；②对图像进行处理，提取特征值，同时让样品在密闭的采光室中散发气味；③在上述处理的同时被测样品的气味经电磁阀、真空泵、流量计，以一定的温度、湿度、压力、流量输送至反应室，与气体传感器阵列传感器反应；产生嗅味信号，并送至计算机，提取相应特征；④计算机对所提取的特征信号进行融合和模式处理，给出被测样品的真伪、优劣、等级、合格与否等识别结果。识别结果通过计算机显示出来，本轮测试结束；⑤前一次测试结束后，取出样本，在采光室和反应室内通入洁净空气，把前一次测试遗留下来的气味吹走，并使气体传感器复原。所述的计算机对所提取的特征信号进行融合和模式处理，其中数据融合采用贝叶司技术、回归分析、分形、主成分分析法、傅立叶变换、独立分量法、模糊理论等常规统计数据分析方法以及神经网络和遗传算法等构建高精度实时模式分类系统来处理视觉和嗅觉数据并与数据库联系起来进行学习、训练，得到一个知识库。使得所研制的系统能够决定被测样品的真伪、优劣、等级、合格与否等。所述的融合分为原始数据融合、特征数据融合、决策数据融合等多个层次的融合。原始数据融合和特征数据融合主要包括对视觉数据和嗅觉数据本身的处理及融合，在视觉数据处理中包括背景分割、滤波去噪、边缘检测、纹理检测等一般的图像处理方法以及图像特征提取等，而嗅觉数据处理包括传感器数据平滑去噪、特征提取、归一化处理等；在视觉数据的原始数据融合中用到独立分量分析、主成分分析、傅立叶变换、域值分割等方法，嗅觉原始数据融合主要是卷积分析、正交分析、独立分量法分析等；特征数据融合是指先从每个传感器中提取特征值，然后在所提取的特征值的基础上采用判别式分析，神经网络，回归分析，贝叶司技术，遗传算法，K最近相邻法等方法进行融合；数据决策级的融合是根据电子视觉和嗅觉所提供的判断结果应用贝叶司方法、模糊理论等来进行判断的，从所测农畜产品的外形、颜色、尺寸大小、纹理、气味等多个方面给一个综合的评价。所述的基于电子视觉和嗅觉融合技术的农畜产品无损检测装置由三部分组成电子视觉系统、电子嗅觉系统、模式识别和融合数据处理系统。电子视觉系统由CCD摄像头、图像采集卡、采光室、光源、调光电路等组成，其中CCD摄像头、光源、调光电路被固定在采光室内部，图像采集卡固定在计算机内部。电子嗅觉设备包括通过信号线顺序连接的气体传感器阵列、气体传感器调理电路、装在计算机内部的A/D采集卡，以及反应室、电源供给模块、控制测试环境和气体流向装置，布置在旁边的电源供给模块分别给气体传感器阵列、气体传感器调理电路等提供高精度直流稳压电源。气体传感器阵列、反应室布置在恒温装置里。其中控制测试环境和气体流向装置包括恒温装置、过滤器、流量计、气体管路、阀、无油微型真空泵等。气体管路上顺序布置着过滤器、无油微型真空泵、流量计、电磁阀。所述的恒温装置为一恒温水浴装置，用来控制环境的温度。所述的气体传感器阵列由8到16个不同类型的气体传感器组成，均匀交错布置在条形的反应室里，该条形反应室布置在一恒温箱体中，内表面光滑没有气体死角，两端分别设有进气口和出气口，该进气口和出气口上分别设有进气管道和出气管道；进气管道上顺序连接有流量计、无油微量真空泵、二位三通电磁阀，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵杰文，邹小波，黄星奕，刘木华，蔡建荣，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：
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