基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，包括步骤：样本的选取；高光谱数据的采集；硬度的标准值的测定；对高光谱数据的处理；硬度预测模型的建立和评价。本发明专利技术的技术方案通过获取携带苹果内部组织（与苹果的硬度直接相关）信息的高光谱空间散射曲线得到空间散射曲线的拟合参数，利用该参数建立硬度预测模型，从而能够利用该模型实现对苹果硬度的检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农产品无损检测
，尤其涉及一种基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度快速无损检测方法。
技术介绍
硬度是水果内部属性的一项重要指标，该指标随着诸如气候状况、收获时间或成 熟度，以及收后处理方法和实际储藏方式等的不同具有很大的差异。尤其对于苹果而言，硬 度指标作为其内部属性的一项重要指标，对其检测手段的研究越来越受到关注。我国苹果 品种极为丰富，据统计，在全世界约1000个品种中，我国占800个品种。虽然目前我国的苹果产量高，但是由于检测分级技术的落后，我国苹果的出口率仍很低。另外，消费者在挑选 苹果的过程中，不仅对苹果的大小，形状和颜色等外在品质具有要求，越来越多的消费者还 注重苹果的内部品质，例如糖度，硬度和酸度等。 成熟度对储藏和货架期都有重要的意义，果农对苹果的采摘时间主要依靠经验判 断。而硬度是判断苹果成熟度的一个重要指标，同时也是水果质量分级的一个重要因素。目 前对苹果内部品质的检测方法主要是有损的，并且只适用于抽样部分样品来进行检测，检 验率很低。近红外技术在无损检测技术是比较成熟的，但研究表明，利用近红外技术对苹果 硬度的预测结果并不理想。这主要是因为苹果硬度与苹果的物理结构(如苹果内的组织 结构，细胞的大小)有关，而近红外技术主要与化学物质的吸收(即某种化学物质的含量) 有关。此外，由于近红外技术的空间局限性，只能检测部分点信息，不能提供水果的空间信 息。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提供一种能够对苹果硬度进行快速无损检测的方法，本专利技术的方法也可以用于检测其它与苹果具有相似形状的水果。 为达到上述目的，本专利技术提供一种，包括以下步骤 Sl，选取样本选择大小相当、表面无明显疤痕的苹果作为样本； S2，高光谱数据的采集利用高光谱图像采集系统对每个苹果采集赤道等距离处n点的光谱图像，将n幅图像的平均光谱图像作为该苹果的高光谱图像； 其中，高光谱技术是将图像技术和光谱技术结合起来的一门新技术，图像由光谱维和空间维组成，是在连续光谱段上对同一地物用数十甚至数百个波段成像构成的一个按光谱顺序排列的图像数据立方体。而水果在特定空间的内部结构和化学成分的差异可以通过特定空间下，特定波长的光谱值表现。当光进入苹果内部，与苹果的内部组织成分相互作用后，会从苹果的入射表面反射出来，反射出来的光携带关于苹果内部品质的信息。不同组织结构的空间漫反射曲线携带不同的信息。因此应用高光谱技术可以检测苹果在空间上的差异性。 S3，测定硬度的标准值在对每个苹果采集光谱图像的位置利用硬度计测得n点 的硬度值，将该n点的硬度值的平均值作为每个苹果硬度的标准值； S4，对高光谱数据的处理将样本分为校正组和验证组；并用垂直于光谱轴的直 线截取每个苹果的所述高光谱图像，获取每个苹果的空间散射曲线，并对所述空间散射曲 线进行拟合，得到空间散射曲线的拟合参数； S5，硬度预测模型的建立和评价基于校正组采用多种化学计量方法利用所述拟合参数建立硬度预测模型，并基于验证组对所述硬度预测模型进行验证，根据预测值与标准值的比较结果选取最优硬度预测模型。 其中，在所述步骤S2和S3中，n可以取4。 其中，在所述步骤S2中，所述高光谱图像采集系统可以包括CCD照相机、高光谱成 像仪，带有反馈控制器的光源供给系统和计算机。所述光源供给系统包括卤钨灯。所述高 光谱成像仪选用25mm的物镜，曝光时间为100ms，扫描线长度为50mm，苹果的最高点距物镜 的距离为170mm，为避免饱和，扫描线距光源的光束中心的距离为2mm。 其中，在所述步骤S4中，可以按照3 : 1的比例将样本分为校正组和验证组。 其中，在所述步骤S4中，对所述空间散射曲线进行拟合，得到空间散射曲线的拟 合参数的步骤具体可以为用洛伦兹函数对所述空间散射曲线进行非线性拟合， 所述洛伦兹函数的原型如下 其中，a为空间散射曲线的渐近值，b为空间散射曲线的峰值，c为空间散射曲线的 半波带宽，x为散射距离；a、b、 c， x即为所述拟合参数。 其中，在所述步骤S5中，基于校正组采用多种化学计量方法利用所述拟合参数建立硬度预测模型的步骤具体可以为基于校正组分别采用偏最小二乘法和逐步多元线性回归法在524nm-1016nm波段范围内利用所述拟合参数建立硬度预测模型。 与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有如下优点本专利技术通过获取携带苹果内部组织(与苹果的硬度直接相关)信息的高光谱空间散射曲线得到空间散射曲线的拟合参数，利用该参数建立硬度预测模型，从而能够利用该模型实现对苹果硬度的检测。附图说明 图1是本专利技术实施例的方法流程图； 图2是本专利技术实施例的高光谱图像采集系统的结构示意图； 图3是利用本专利技术实施例的方法所采集的苹果的高光谱图像； 图4是利用本专利技术实施例的方法所获取的单波长下的空间散射曲线与拟合曲线 的关系； 图5是利用本专利技术实施例的方法在整个波段范围用洛伦兹函数拟合得到的相关 系数； 图6是在本专利技术实施例的方法中采用偏最小二乘法预测的结果； 图7是在本专利技术实施例的方法中采用逐步多元线性回归法预测的结果。具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。 如图1所示，依据本专利技术实施例的方法包括以下步骤 Sl，苹果样品材料的选取 可以在市场购买'烟台红富士'苹果40个，在购买时从视觉上选择形状、大小相差不大，无明显表面疤痕的样品。购买回来的苹果放在3t:环境中储藏，每隔三天做一次实验，每天做20个苹果。每次实验前一天晚上将苹果取出，放在室温环境中12个小时，使其达到 室温后在做实验，苹果在实验前需进行简单的清洗。 S2，高光谱数据的采集 高光谱图像采集系统的结构如图2所示，包括高性能CCD (ChargeCoupled Device,电荷耦合器件)数字照相机5 (Sencicam QE Germany)(覆盖的光谱范围为 400-1100nm)、相机控制器6、高光谱成像仪(光谱仪)4 (ImSpector V10E， Spectral Imaging Ltd. ， Finland)、准直镜3、光纤2，带有反馈控制器的光源供给系统(包括卤钨灯，型号 OrielInstruments，USA)l和计算机7。采集时，将苹果放在高光谱成像仪4的正下方，调整 苹果最高点距物镜的距离为170mm，避免光照到苹果表面大的疤痕处。对每个苹果采集赤道 等距离处的4幅光谱图像，将4幅图像的平均光谱图像作为该苹果的原始高光谱图像(如 图3所示)。 S3，测定硬度的标准值 光谱数据采集完成后，在对应的光谱采集位置，据国家标准(GB10651-89)规定的 测定方法，采用果实硬度计(型号为GY-1型)测量苹果的硬度，4点硬度的平均值作为一个 苹果的硬度值。 S4，对高光谱数据的处理 将所有样本按照3 : l分成校正组和验证组。在Matlab软件中，用垂直于光谱轴 的直线截取高光谱图像，获取苹果的空间散射曲线，使用4个参数的洛伦兹函数对空间散 射曲线进行非线性拟合(如图4所示)，获取4个拟合参数。洛伦兹函数的原型如下 式中，a为空间散射曲线的渐近值，b为空间散射曲线的峰值，c为空间散射曲线的 半波本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，包括以下步骤：　　　　Ｓ１，样本的选取：选择大小相当、表面无明显疤痕的苹果作为样本；　　　　Ｓ２，高光谱数据的采集：利用高光谱图像采集系统对每个苹果采集赤道等距离处ｎ点的光谱图像，将ｎ幅图像的平均光谱图像作为该苹果的高光谱图像；　　　　Ｓ３，硬度的标准值的测定：在对每个苹果采集光谱图像的位置利用硬度计测得ｎ点的硬度值，将该ｎ点的硬度值的平均值作为每个苹果硬度的标准值；　　　　Ｓ４，对高光谱数据的处理：将样本分为校正组和验证组；并用垂直于光谱轴的直线截取每个苹果的所述高光谱图像，获取每个苹果的空间散射曲线，并对所述空间散射曲线进行拟合，得到空间散射曲线的拟合参数；　　　　Ｓ５，硬度预测模型的建立和评价：基于校正组采用多种化学计量方法利用所述拟合参数建立硬度预测模型，并基于验证组对所述硬度预测模型进行验证，根据预测值与标准值的比较结果选取最优硬度预测模型。

【技术特征摘要】
一种基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，包括以下步骤S1，样本的选取选择大小相当、表面无明显疤痕的苹果作为样本；S2，高光谱数据的采集利用高光谱图像采集系统对每个苹果采集赤道等距离处n点的光谱图像，将n幅图像的平均光谱图像作为该苹果的高光谱图像；S3，硬度的标准值的测定在对每个苹果采集光谱图像的位置利用硬度计测得n点的硬度值，将该n点的硬度值的平均值作为每个苹果硬度的标准值；S4，对高光谱数据的处理将样本分为校正组和验证组；并用垂直于光谱轴的直线截取每个苹果的所述高光谱图像，获取每个苹果的空间散射曲线，并对所述空间散射曲线进行拟合，得到空间散射曲线的拟合参数；S5，硬度预测模型的建立和评价基于校正组采用多种化学计量方法利用所述拟合参数建立硬度预测模型，并基于验证组对所述硬度预测模型进行验证，根据预测值与标准值的比较结果选取最优硬度预测模型。2. 如权利要求1所述的基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，其特征在 于，在所述步骤S2和S3中，n取4。3. 如权利要求1所述的基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，其特征在 于，在所述步骤S2中，所述高光谱图像采集系统包括CCD照相机、高光谱成像仪，带有反馈 控制器的光源供给系统和计算机。4. 如权利要求1所述的基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法，其特征在 于，在所述步骤S4中，按照3 : 1的比例将样...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭彦昆，单佳佳，吴建虎，陈菁菁，陶斐斐，黄慧，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]