基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法技术

本发明专利技术涉及基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，包括以下步骤：步骤1、将待检测果实的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；步骤2、通过X光成像装置对待检测果实进行若干次成像，得到若干待检测果实的X光图像；步骤3、将待检测果实的X光图像输入果实检测深度学习模型中，果实检测深度学习模型对待检测果实的X光图像的损伤特征进行识别并输出识别结果。本发明专利技术可有效快捷的筛选出损伤果实，防止损伤果患病以对健康果造成影响。影响。影响。

【技术实现步骤摘要】
基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法


[0001]本专利技术涉及农产品检测
，具体的讲是基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法。

技术介绍

[0002]果实表皮微损伤会对果实采后的储存阶段带来巨大的风险，微损伤果实极容易感染空气中的病菌而患病(如青霉病、绿霉病、酸腐病等)，患病果实会感染临近的健康果实造成果农经济损失，影响其他果实的食用品质。
[0003]传统的果实表皮微损伤识别主要依靠人工分选，肉眼识别难度极大，费时费力，效率低下，人工成本高。果实在采后碰撞、果梗树枝扎刺，极易产生微损伤。
[0004]利用视觉技术对果实表皮微损伤识别的难点在于微损伤过小，损伤特征不够明显。基于传统视觉技术检测果实表皮微损伤技术难以实现，RGB相机难以捕捉到果实表皮微损伤；仅借助直接数字化X射线摄影技术检测果实表皮微损伤也存在以下难点：果实组织复杂且组织密度差异小导致成像灰度差异小，且X光对果实拍照成像存在噪声干扰。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是针对以上不足，提供一种基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，该方法可有效快捷的筛选出损伤果实，防止损伤果患病以对健康果造成影响。
[0006]为解决以上技术问题，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1、将待检测果实的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；
[0009]步骤2、通过X光成像装置对待检测果实进行若干次成像，得到若干待检测果实的X光图像；
[0010]步骤3、将待检测果实的X光图像输入果实检测深度学习模型中，果实检测深度学习模型对待检测果实的X光图像的损伤特征进行识别并输出识别结果。
[0011]进一步的，所述深度学习模型为resnet50。
[0012]进一步的，所述果实检测深度学习模型的训练方法包括以下步骤：
[0013]步骤1、将训练果实样本的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；
[0014]步骤2、通过X光成像装置对训练果实样本进行若干次成像，得到若干X光训练图像；
[0015]步骤3、将X光训练图像输入卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练，得到果实检测深度学习模型。
[0016]进一步的，所述碘化钾造影增强剂的质量分数为12％。
[0017]本专利技术采用以上技术方案后，与现有技术相比，具有以下优点：
[0018]本专利技术可有效解决人眼难以识别微损伤果实的问题，且无需改变现有成熟果实处理产线，仅需在清洗环节加入碘化钾造影增强剂来达到目的，能够大幅减轻人工劳动强度，并且能快捷的筛选出损伤果，防止损伤果患病以对健康果的影响，提高经济效益；作用原理为碘对X射线的敏感性，碘对X射线的吸收系数要高于果实，KI造影剂由微损伤口进入到损伤果实内部，在X光成像下由于碘对X射线的吸收比果实要多，会出现较为明显的更暗轮廓，从而达到识别的目的。相比其它理论上可用于CT造影的重金属造影剂而言，如Fecl3、Bacl2，I对X光的吸收系数很大，KI在造影成像方面更具有优势，含碘造影剂已广泛用于人体疾病检测安全性有保证，多数重金属盐溶液属于有毒物质，Fecl3、Bacl2也有毒不适宜用于食品检验；且本专利技术的检测装置壳体内侧设置有铅板，两侧的开口处设置有避光帘，能够大幅度减少外界环境对检测结果的影响，提高检测精度。
[0019]下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的立体结构示意图；
[0021]图2为本专利技术的开关电路示意图；
[0022]图3为KI(质量分数为12％)浸泡3分钟，造影增强处理前的表皮微损伤柑橘的X光图像；
[0023]图4为KI(质量分数为12％)浸泡3分钟，造影增强处理后的表皮微损伤柑橘的X光图像(图纸圆圈内和箭头所指之处为微损伤)；
[0024]图5为FeCl3(质量分数为12％)浸泡3分钟，造影增强处理后的表皮微损伤柑橘的X光图像；
[0025]附图中，各标号所代表的部件列表如下：
[0026]1、载物架；2、检测装置壳体；21、遮光帘；22、铅化玻璃；23、触碰显示屏；24、X光射线开关；25、急停开关；26、铅板；3、滚筒传送带；41、清洗池；42、输送带；43、带板；5、X光射线源；6、CCD相机；7、X光探测器。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0028]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”“顺时针”“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0029]实施例1：
[0030]基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，包括以下步骤：
[0031]步骤1、将待检测果实的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；
[0032]步骤2、通过X光成像装置对待检测果实进行若干次成像，得到若干待检测果实的X
光图像；
[0033]步骤3、将待检测果实的X光图像输入果实检测深度学习模型中，所述深度学习模型为resnet50，果实检测深度学习模型对待检测果实的X光图像的损伤特征进行识别并输出识别结果。
[0034]所述果实检测深度学习模型的训练方法包括以下步骤：
[0035]步骤1、将训练果实样本的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；
[0036]步骤2、通过X光成像装置对训练果实样本进行若干次成像，得到若干X光训练图像；
[0037]步骤3、将X光训练图像输入卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练，得到果实检测深度学习模型。
[0038]本实施例中，碘化钾造影增强剂为质量分数为12％的碘化钾溶液，其作用原理为碘对X射线的敏感性，碘对X射线的吸收系数要高于果实，KI造影剂由微损伤口进入到损伤果实内部，在X光成像下由于碘对X射线的吸收比果实要多，会出现较为明显的更暗轮廓，从而达到识别的目的。相比其它理论上可用于CT造影的重金属造影剂而言，如Fecl3、Bacl2，I对X光的吸收系数很大，KI在造影成像方面更具有优势，含碘造影剂已广泛用于人体疾病检测安全性有保证，多数重金属盐溶液属于有毒物质，Fecl3、Bacl2也有毒能否用于食品检验，安全性需要进一步考证，且经过本专利技术实验证明同浓度同浸泡时间的造影增强处理，FeCl3未能起到造影增强的作用，KI造影增强效果很好。
[0039]如图3和图4所示，通过碘化钾(质量分数为12％)浸泡3分钟的柑橘果实，X光本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将待检测果实的外表皮进行浸泡清洗，并在清洗液中加入碘化钾造影增强剂；步骤2、通过X光成像装置对待检测果实进行若干次成像，得到若干待检测果实的X光图像；步骤3、将待检测果实的X光图像输入果实检测深度学习模型中，果实检测深度学习模型对待检测果实的X光图像的损伤特征进行识别并输出识别结果。2.根据权利要求1所述的基于X光和造影增强剂的果实表皮微损伤检测方法，其特征在于，所述深度学习模型为resnet50。3.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李善军，陈耀晖，宋竹平，余勇华，李志昌，梁千月，师哲，朱梦伟，张鑫，赵钟冰，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：