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高光譜成像技術檢測柑橘果銹

發(fā)布時間:2024-08-30
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柑橘是我國南方區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中的一大支柱產(chǎn)業(yè),其品質(zhì)特性倍受關注。高光譜成像技術作為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測的新技術,研究表明,利用高光譜成像技術結(jié)合兩步主成分分析算法檢測柑橘果銹是可行的。本文簡單總結(jié)了檢測方法和過程。

柑橘是我國南方區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中的一大支柱產(chǎn)業(yè),其品質(zhì)特性倍受關注。高光譜成像技術作為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測的新技術,研究表明,利用高光譜成像技術結(jié)合兩步主成分分析算法檢測柑橘果銹是可行的。本文簡單總結(jié)了檢測方法和過程。

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高光譜成像技術檢測柑橘果銹

檢測方法

果實生長發(fā)育過程中,受到潛隱性病毒的侵害,柑橘表皮上會產(chǎn)生痕斑、網(wǎng)紋和銹螨蚧類等附著物,形成柑橘表面的果銹,嚴重影響水果的潔凈度。在柑橘等級分類的國家標準中,果銹總面積的大小是柑橘分級的重要指標之一。機器視覺技術已經(jīng)成功地應用到柑橘在線分級,但由于果銹和正常區(qū)域的色差不大,容易造成傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)的漏判。高光譜成像技術"集圖像信息與光譜信息于一身,在農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中得到了越來越廣泛的應用。


高光譜成像技術檢測柑橘果銹2


以檢測柑橘果銹為目的,首先對經(jīng)預處理的高光譜圖像數(shù)據(jù)進行主成分分析,優(yōu)選出571 nm、652 nm 和741 nm三個特征波長組成新的圖像塊;再進行第二步主成分分析,得到的第三主成分圖像為最適宜檢測柑橘果銹的圖像;最后對該圖像進行中值濾波、平方根變換、閎值分割和數(shù)字形態(tài)學運算憲成特征提取。

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高光譜成像技術檢測柑橘果銹3


檢測材料

試驗采用的研究對象為永春柑橘,產(chǎn)地福建永春。購自鎮(zhèn)江當?shù)爻校?00個柑橘樣本,包括50個果銹樣本和50個的正常樣本。

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高光譜成像技術檢測柑橘果銹4

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高光譜成像技術檢測柑橘果銹6

高光譜成像技術檢測柑橘果銹7


檢測結(jié)論

試驗利用高光譜圖像新技術檢測柑橘果銹進行了初步研究,并利用兩步主成分分析實現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)有效的降維。

研究結(jié)果驗證了基于高光譜圖像技術及兩步主成分分析方法檢測柑橘果銹的可行性,根據(jù)主成分的權(quán)重系數(shù),確定的特征波長能夠充分反應其它波段的信息,實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的有效降維;采用兩步主成分分析法可以降低光照不均勻的影響,并可利用試驗得到的三個特征波長(571 nm、652 nm 和 741 nm),選取相應的濾波片,設計基于濾波片的高光譜圖像采集系統(tǒng)以實現(xiàn)生產(chǎn)過程中對柑橘果銹的在線快速無損檢測,可以利用高光譜圖像技術的圖像和光譜西方面信息、檢測其它水果的品質(zhì)。


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