一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统技术方案

本发明专利技术属于荔枝果实检测技术领域，本发明专利技术公开了一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统，包括：将待测样品置于传送带上；基于可见

【技术实现步骤摘要】
一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统


[0001]本专利技术涉及荔枝果实检测
，尤其涉及基于一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统
。

技术介绍

[0002]荔枝是热带和亚热带水果，营养丰富
、
食味鲜美，且具有很高的药用价值
。
中国是荔枝的主产国，生产面积为
47.6
万
hm2
，约占全球荔枝生产面积的
66.9
％；产量约为
201.7
万
t
，占全球荔枝产量的
60.8
％，均居世界第一
。
荔枝蒂蛀虫又称蒂蛀虫
、
爻纹细蛾，隶属鳞翅目，细蛾科，是荔枝生产的第一害虫，主要以幼虫钻蛀为害荔枝果实
、
花穗
、
嫩梢
、
嫩叶，荔枝幼果受其侵害最为严重，受害严重的果园蛀果率高达
95
％以上，随着荔枝蒂蛀虫的防治手段逐渐成熟完善，但是依然不能避免部分荔枝果实受蒂蛀虫侵害，是影响荔枝果品，限制荔枝出口量的原因之一
。
[0003]为了解决该产业问题，本领域技术人员研发一种无损
、
智能
、
快速的荔枝蒂蛀虫检测方法
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统，以解决上述现有技术中存在的技术问题
。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，包括以下步骤：
[0007]将待测样品置于传送带上；
[0008]基于可见
/
近红外光
、X
成像技术获取置于所述传送带上所述待测样品的样本信息；
[0009]其中，所述可见
/
近红外光获取荔枝内部品质特征；所述
X
成像技术获取荔枝内部密度变化特征；
[0010]根据预设的基于
PLSR
和支持向量机的数据处理和分析方法对所述样本信息进行分析，得到所述待测样品有虫和无虫的分类结果
。
[0011]优选的，所述传送带上设置有低密度材料托盘，用于装载所述待测样品
。
[0012]优选的，所述基于
PLSR
和支持向量机的数据处理和分析方法为：先采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合；然后采用
PCA
初步判断所述待测样品有虫与无虫的分类效果，由第一和第二主成分构成的样本散点图表示；最后对特征提取后的光谱数据，采用
PLSR
分训练集与测试集进行进一步建模判别，无虫和有虫荔枝样品分别设定为0和1，其中
PLSR
检测效果受降维后特征个数的选取影响较大，结果输出为小数，通常用预测值与实际值之间的决定系数
R2
，以及均方根误差表示
。
[0013]优选的，还包括：
[0014]采用
SVR
分训练集和测试集建立预测模型，无虫果有虫果分别设定为0和1进行预
测；并将
PLSR
与
SVR
结果输出进行四舍五入取整，小于等于0输出为无虫，大于等于1为有虫
。
[0015]优选的，采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合，具体包括：
[0016]提取对分类
、
预测效果最佳的荔枝样品的
X
射线透射图像果梗
、
果核和果肉处的平均灰度值，与经过连续投影法提取的可见
/
近红外透射光谱特征波段，把两种检测方法中对区分效果影响最大的数据融合构成多源信息综合分析
。
[0017]一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测系统，包括：可见
/
近红外无损检测平台
、X
射线成像检测平台
、
供电平台
、
传送装置以及信息处理装置；
[0018]所述可见
/
近红外无损检测平台，用于获取荔枝内部品质特征；
[0019]所述
X
射线成像检测平台，用于获取荔枝内部密度变化特征；
[0020]所述供电平台，用于对系统中所有装置及平台进行供电；
[0021]所述信息处理装置，用于对系统中采集到的特征信息进行基于
PLSR
和支持向量机的数据处理和分析，获取有虫
/
无虫的检测结果；
[0022]所述传送装置，与所述可见
/
近红外无损检测平台和所述
X
射线成像检测平台相适配，用于传送待测样品至预设检测平台进行检测
。
[0023]优选的，所述信息处理装置基于携带的数据分析与处理程序，实现对接收到的用于表示荔枝内部品质特征的品质图像和用于表示荔枝内部密度变化特征的密度变化图像进行特征融合处理，并进一步结合
PLSR
和支持向量回归提高检测精度
。
[0024]优选的，对接收到的用于表示荔枝内部品质特征的品质图像和用于表示荔枝内部密度变化特征的密度变化图像进行特征融合处理，具体包括以下步骤：
[0025]提取对分类
、
预测效果最佳的荔枝样品的所述密度变化图像的果梗
、
果核和果肉处的平均灰度值，与经过连续投影法提取的可见
/
近红外透射光谱特征波段，把两种检测平台采集的光谱数据中对区分效果影响最大的数据融合构成多源信息综合分析
。
[0026]优选的，结合
PLSR
提高检测精度，具体包括：
[0027]采用
PCA
初步判断所述待测样品有虫与无虫的分类效果，由第一和第二主成分构成的样本散点图表示；最后对特征提取后的光谱数据，采用
PLSR
分训练集与测试集进行进一步建模判别，无虫和有虫荔枝样品分别设定为0和1，其中
PLSR
检测效果受降维后特征个数的选取影响较大，结果输出为小数，通常用预测值与实际值之间的决定系数
R2
，以及均方根误差表示
。
[0028]优选的，支持向量回归提高检测精度，具体包括：
[0029]采用
SVR
分训练集和测试集建立预测模型，无虫果有虫果分别设定为0和1进行预测；并将
PLSR
与
SVR
结果输出进行四舍五入取整，小于等于0输出为无虫，大于等于1为有虫
。
[0030]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术为进一步提高检测精度，采用可见
/
近红外透射光谱和
X
射线成像特征融合结合
PLSR
对荔枝有虫果和无虫果测试集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将待测样品置于传送带上；基于可见
/
近红外光
、X
成像技术获取置于所述传送带上所述待测样品的样本信息；其中，所述可见
/
近红外光获取荔枝内部品质特征；所述
X
成像技术获取荔枝内部密度变化特征；根据预设的基于
PLSR
和支持向量机的数据处理和分析方法对所述样本信息进行分析，得到所述待测样品有虫和无虫的分类结果
。2.
根据权利要求1所述的一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，所述传送带上设置有低密度材料托盘，用于装载所述待测样品
。3.
根据权利要求1所述的一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，所述基于
PLSR
和支持向量机的数据处理和分析方法为：先采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合；然后采用
PCA
初步判断所述待测样品有虫与无虫的分类效果，由第一和第二主成分构成的样本散点图表示；最后对特征提取后的光谱数据，采用
PLSR
分训练集与测试集进行进一步建模判别，无虫和有虫荔枝样品分别设定为0和1，其中
PLSR
检测效果受降维后特征个数的选取影响较大，结果输出为小数，通常用预测值与实际值之间的决定系数
R2
，以及均方根误差表示
。4.
根据权利要求3所述的一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，还包括：采用
SVR
分训练集和测试集建立预测模型，无虫果有虫果分别设定为0和1进行预测；并将
PLSR
与
SVR
结果输出进行四舍五入取整，小于等于0输出为无虫，大于等于1为有虫
。5.
根据权利要求3所述的一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合，具体包括：提取对分类
、
预测效果最佳的荔枝样品的
X
射线透射图像果梗
、
果核和果肉处的平均灰度值，与经过连续投影法提取的可见
/
近红外透射光谱特征波段，把两种检测方法中对区分效果影响最大的数据融合构成多源信息综合分析
。6.
一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测系统，其特征在于，包括：可见
/
近红外无损检测平台
、X
射线成像检测平台
、
供电平台
、
传送装置以及信息处理装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐赛，冯弘历，陆华忠，梁鑫，
申请(专利权)人：广东省农业科学院设施农业研究所，
类型：发明
国别省市：