高光譜成像技術(shù)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(guān)注。高光譜成像技術(shù)作為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測的新技術(shù),研究表明,利用高光譜成像技術(shù)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(guān)注。高光譜成像技術(shù)作為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測的新技術(shù),研究表明,利用高光譜成像技術(shù)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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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(shù)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(shù)"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。
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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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?,?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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檢測結(jié)論
試驗利用高光譜圖像新技術(shù)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(shù)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(shù)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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