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柑橘真菌感染部位的高光谱成像快速检测

更新时间：2019-12-25 16:39:46 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：高光谱成像快速检测 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

真菌感染是柑橘的一种常见病害,是柑橘腐烂的主要因素,自动化检测出柑橘真菌感染可以有效提高柑橘的商品价值和市场竞争力.运用高光谱成像技术对真菌感染柑橘腐烂部位的缺陷特征进行了快速识别检测.基于ROI提取柑橘真菌感染光谱曲线,对光谱矩阵进行主成分分析,分析权重曲线后得到4个特征波段,分别为615,680,710和725 nm,然后对这4波段组合分别做主成分分析,通过分析权重曲线提取到615和680 nm两个特征波段,基于这两个特征波段做主成分分析,以第2主成分图像为基础识别柑橘真菌感染部位,识别率达到了100％.高光谱成像技术可用于快速检测柑橘真菌感染引起的腐烂缺陷,为开发水果分级和缺陷检测等相关仪器设备的研究提供了理论方法和依据.


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，
第
，
，
Ｖｏｌ．３７ Ｎｏ．８ ２５５１２５５５  
ｐｐ  
第
卷
３７  
ꢀ
期
８
光
谱
学
与
光
谱
分
析
ꢀ ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
－
，
Ａｕｕｓｔ ２０１７  
ｇ
ꢀ
年
月
Ｓｅｃｔｒｏｓｃｏ ａｎｄＳｅｃｔｒａｌＡｎａｌｓｉｓ  
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀ ｐ ꢀｐ  
ｐｙ  
２０１７  
ꢀꢀꢀ  
８
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
柑橘真菌感染部位的高光谱成像快速检测  
，
１２  
１
，
楚秉泉 章海亮  
２
，
微 何  
１
＊
勇
ꢀ
，
罗
ꢀ
，
浙江大学生物系统工程与食品科学学院 浙江 杭州  
１．  
３１００５８  
ꢀ
，
华东交通大学 江西 南昌  
２．  
３３００１３  
ꢀ
， ，  
真菌感染是柑橘的一种常见病害 是柑橘腐烂的主要因素 自动化检测出柑橘真菌感染可以有效  
ꢀ
摘
要
ꢀ
。
提高柑橘的商品价值和市场竞争力 运用高光谱成像技术对真菌感染柑橘腐烂部位的缺陷特征进行了快速  
。
识别检测 基于  
， ，  
提取柑橘真菌感染光谱曲线 对光谱矩阵进行主成分分析 分析权重曲线后得到 个特  
４
ＲＯＩ  
，
征波段 分别为  
，
，
， ，  
然后对这 波段组合分别做主成分分析 通过分析权重曲线提取  
６１５ ６８０ ７１０ ７２５ｎｍ ４  
和
， ，  
两个特征波段 基于这两个特征波段做主成分分析 以第 主成分图像为基础识别柑橘真  
６１５ ６８０ｎｍ ２  
到
和
，
菌感染部位 识别率达到了  
。 ，  
高光谱成像技术可用于快速检测柑橘真菌感染引起的腐烂缺陷 为开发  
１００％  
。
水果分级和缺陷检测等相关仪器设备的研究提供了理论方法和依据  
； ； ；  
关键词 高光谱成像 柑橘 腐烂缺陷 主成分分析  
ꢀ
：
：
文献标识码  
Ａ
：
／
（
）
中图分类号  
ＴＰ３９１  
ꢀꢀ  
ＤＯＩ １０．３９６４ ．ｉｓｓｎ．１００００５９３２０１７０８２５５１０５  
ꢀꢀꢀ  
ｊ
－
－
－
［
］
１
；
１
基于高光谱成像 技 术 对 柑 橘 的 果 锈 进 行 了 检 测  
赵 杰 文  
［
］
２
。
１
等对水果的轻微 损 伤 检 测 进 行 了 深 入 的 研 究  
以 上 研 究  
引
言
ꢀ
成果显示高光谱成像技术在果蔬类农产品品质检测中具有非  
、
真菌感染引起的柑橘腐烂是柑橘类水果中最普遍 最严  
。
常广泛的应用前景 目前采用高光谱成像技术检测真菌感染  
ꢀꢀ  
， ，  
重的缺陷之一 同时 个别柑橘的真菌型腐烂还会引起交叉  
，
柑橘的研究报道较少 基于在线检测的研究更是鲜有报道  
。
， 。 ，  
感染 导致整箱或整批柑橘的变质 因此 快速识别和检测  
，
本研究采用高光谱成像技术 获取真菌感染的柑橘高光谱成  
。
柑橘腐烂部位对水果的品质分级和商品价值十分重要 传统  
， ，  
像数据 然后结合主成分分析法确定特征波段 实现对真菌  
， 、 、  
的腐烂柑橘筛选主要是靠人工判别 工作量大 耗时长 易  
。
感染的病果其腐烂部位的快速识别  
，
遗漏 如何在柑橘分级装箱的生产线中实现快速检测是亟待  
。
解决的关键问题 之 一 高 光 谱 成 像  
（
）
ｈ ｅｒｓｅｃｔｒａｌｉｍａｉｎ  
ｙｐ ｇ ｇ  
－
ｐ
ꢀ
实验部分  
１
ꢀ
，
技术拥有图像分析和光谱分析的双重优势 可以对待测物的  
，
内外部信息进行可视化表达 是一种能够采集纳米级像素点  
材料  
１．１  
ꢀ
， ， 。  
信息的技术手段 获取数据量大 能够多指标同时测定 该  
，
样本购于南昌青云谱区农产品批发市场 南丰蜜橘小果  
、 、  
技术具有检测灵敏度高 抗干扰能力强 无损且能够进行远  
，
系早熟品种 样本感染真菌制作过程如下  
：（） ：  
提取真菌 由  
１
、 ，  
距离在线 连续监测等优点 使之成为当今食品和农产品检  
专业人员从已经 感 染 真 菌 的 柑 橘 中 提 取 真 菌 孢 子 并 溶 于 水  
［
］
１４  
。
－
测领域的研究热点之一  
；（） ；（）  
接种 用注射器在南丰蜜橘皮下注射孢子溶液  
３
：
中
２
利用高光谱成像技术  
等研究了柑橘的绿霉病检  
： ，  
培养 模拟柑橘的真实感染条件 把注射过真菌孢子溶液的  
Ｋｕｍａｒ  
［］  
５
；
［］  
６
；
Ａｒｉａｎａ  
测
等研究了苹果 冻 伤 和 早 期 淤 伤  
等
、
相对湿度为  
柑橘样本放置在温度为  
的室内环境  
７０％  
Ｅｌｍａｓｒ  
ｙ
２５ ℃  
［］  
７
；
检测了黄瓜的 损 伤 情 况  
等 对 柑 橘 早 期 腐  
， 。  
使其感染真菌 实验样本共  
。
个
中
ＧｏｍｅｚＳａｎｃｈｉｓ  
－
３６  
［］  
８
；
烂检测进行了研究  
陈欣欣等对库尔勒梨的早期损伤进行  
高光谱成像系统  
１．２  
ꢀ
［］  
９
；
［ ］  
１０  
；
。
高光 谱 成 像 系 统 原 理 图 如 图 所 示 光 谱 仪 为 芬 兰  
１
了检测  
郭恩有等研究了脐橙糖度检测方法  
蔡健荣等  
：
，
修订日期  
２０１７０３１３  
：
收稿日期  
２０１７０６２１  
－ －  
ꢀ
ꢀ
－
－
：
（
），  
国家支撑技术项目  
（
），  
国家自然科学基金项目  
（ ）  
和江西  
６１０７１２２０  
基金项目 国家重大仪器设备开发专项  
２０１４ＹＱ４７０３７７  
２０１５ＢＡＤ１９Ｂ０３  
（
）
资助  
省科技支持项目  
２０１２３ＢＤＨ８００１４  
：
作者简介 楚秉泉  
，
１９８６  
，
年生 浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究生  
：
ｅｍａｉｌ ｃｈｕｂｉｎ ｕａｎ１０ １６３．ｃｏｍ  
ꢀꢀ ｇｑ  
ꢀ
－
＠
：
ｅｍａｉｌ ｈｅ ｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ  
ｙ ＠ ｊ  
通讯联系人  
＊
ꢀꢀ  
－
光谱学与光谱分析  
第
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
卷
３７  
２５５２  
，
） 。  
软件平台  
ＵＳＡ  
公 司 的  
可 以 采 集 到 的 波 段 数 为  
Ｓｅｃｉｍｅｎ  
ｐ
ＩｍＳｅｃｔｏｒＶ１０Ｅ  
ｐ
ꢀ
，
；
系
３８１ １０２３ｎｍ  
～ ꢀ  
个
获取到的短波近红外波长范围为  
５１２  
（
），  
样
统的线光源为两个  
的卤素灯  
１５０ Ｗ  
ＳＣＨＯＴＴ ＤＣＲ  
ꢀ
结果与讨论  
Ⅲ
２
ꢀ
，
本放置在步进电机驱动的平台上 卤素灯距离样本的高度为  
， ，  
分布在平台的两侧 与平台的夹角均为  
４０ｃｍ  
；
４５° ＣＣＤ  
相
提取光谱  
２．１  
ꢀ
，
公司生产 用于采集样本的图像  
，
垂
，
柑橘样本高光谱成像数据包括图像数据和光谱数据 图  
机为日本  
Ｈａｍａｍａｓｔｓｕ  
，
直于样本平台 高度为  
。
。
像上每个像素点都有一条光谱与之对应 采用  
整个系统放置在一个封闭的  
提取光谱  
ＲＯＩ  
４５ｃｍ  
，
箱体内 以避免图像采集时受到环境光的影响  
。
方法分别提取柑橘样本正常表面光谱和柑橘样本真菌感染表  
，
，
个像素 光谱为这  
面光谱  
的面积大小为  
ＲＯＩ  
个像素  
８０  
８０  
。 ，  
光谱的平均值 结果如图 所示 真菌感染果表面的光谱在  
２
。 ，  
整个波长范 围 内 几 乎 为 单 调 递 增 趋 势 同 时 正 常 果 面 在  
，
波长处有明显的光谱吸收 峰 真 菌 感 染 果 面 则 在 该  
６７５ｎｍ  
波长处没有明显的光谱吸收峰特征 此外 真菌感染果面和  
正常果面的光谱在近红外波段区的反射率均大于在可见光波  
。
，
。
长区域  
图
高光谱成像检测系统原理示意图  
１
ꢀ
Ｆｉ．１ Ｔｈｅｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｒａｍｏｆｈ ｅｒｓｅｃｔｒａｌ  
ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ
ｙｐ － ｐ  
ꢀ
ꢀ
ｇ
ｉｍａｉｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｓｔｅｍ  
ꢀ
ｙ
ｇ ｇ  
ꢀ
高光谱数据采集  
１．３  
ꢀ
，
在高光谱成像数据采集前 预先根据光源的照度设定好  
，
高光谱摄像头相机曝光时间以保证成像清晰 并调整好输送  
图
样本正常果面和真菌感染果面  
光谱曲线  
ＲＯＩ  
２
ꢀ
。
装置的速度以避免成像空间分辨率失真 经过多次调整及参  
Ｆｉ．２ ＲＯＩｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｓｅｃｔｒａｌｃｕｒｖｅｓ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ ｐ  
，
数优化 最终确定  
，
电机驱动  
０．０８ｓ  
相机的曝光时间为  
ＣＣＤ  
ｏｆｎｏｒｍａｌａｎｄｄｅｆｅｃｔｃｉｔｒｕｓ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
－１  
·
３ｍｍ ｓ  
，
ＣＣＤ  
平台运行速度为  
相机距离平台的垂直高度  
。 ，  
由于实验样本尺寸较小 每次采集高光谱成像  
４０．５ｃｍ  
为
主成分分析  
２．２  
ꢀ
，
数据时可以多个样本同时采集 在电机驱动的平台上放置  
４
，
为了避免背 景 噪 声 对 结 果 的 影 响 采 用 掩 模 法 去 除 背  
，
排柑橘样本 每排样本数量为  
，
个
相机线扫描平台上  
３
ＣＣＤ  
。
相机扫描方向  
。 ，  
通过观察分析发现 光谱在  
，
处
景
整个果面的光谱  
８００ｎｍ  
， ，  
的样本 平台作水平移动 垂直于  
ＣＣＤ  
，
反射率与背景的光谱反射很容易区分 即很容易提取出柑橘  
光谱校正  
１．４  
ꢀ
。 ，  
样本图像 因此 采用  
。
处的图像作为 掩 模 模 板 式  
８００ｎｍ  
，
由于各种客观条件限制 所采集到高光谱成像数据包含  
（）  
为掩模算法  
２
，
图
。 ，  
为背景分割 通过运算 背景图像在图  
３
，
各种噪声 如卤素灯光源光强分布不均匀  
，
ＣＣＤ  
相机硬件中  
， ， ，  
像处理分析中 全部归零 柑橘样本被提取出来 方便后期  
，
存在电子噪声以及样本个体差异造成光照不均等 因此  
，
需
，
处理分析 掩模算法在  
。
中完成  
ＥＮＶＩ４．６  
ꢀ
。 ：  
要对高光谱成像数据进行校正 校正过程如下 首先采集白  
（）  
２
ＢＲ ＯＲ Ｍａｓｋ  
＝ ×  
，
，
，
板数据  
理论上说 白板的反射率为  
采集完白板数  
相机镜头用盖子盖  
Ｗ
９９％  
ＣＣＤ  
相机和光谱仪中 根据  
：
ＢＲ  
；
ＯＲ  
；
为 原 始 高 光 谱 图 像  
式中  
为 掩 模 后 得 到 的 图 像  
，
，
Ｂ
，
采集时 将  
据
住
式
再采集黑板数据  
。
为样本  
像二值化  
８００ｎｍ  
Ｍａｓｋ  
，
。
使光源发出的光不能进入到  
ＣＣＤ  
（）  
得到校正后的高光谱成像数据  
１
（
Ｉ
－
）／（ ）  
Ｂ Ｗ Ｂ  
－
（）  
１
Ｒ
＝
：
Ｉ
，
Ｂ
式中  
为原始采集的高光谱成像数据  
为黑板高光谱成  
，
Ｗ
，
为校正后的高光谱成  
Ｒ
像数据  
为白板高光谱成像数据  
。
像数据  
所 有 高 光 谱 图 像 数 据 的 采 集 均 基 于  
图
背景分割  
３
ꢀ
ＳｅｃｔｒａｌＩｍａｅ  
ꢀ －  
ｐ ｇ  
Ｆｉ．３ Ｂａｃｋｒｏｕｎｄｒｅｍｏｖａｌｆｏｒｃｉｔｒｕｓｗｉｔｈｒｏｔｔｅｎｎｅｓｓ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
，
软件平台 后续数据处理是基于  
（
ＥＮＶＩ４．６ Ｒｅｓｅａｒｃｈ  
ꢀ
ｇ
ｇ
Ｖ１０Ｅ  
， ， ， ）、 （  
ＳｓｔｅｍＩｎｃ． Ｂｏｕｌｄｅｒ Ｃｏｌｏ． ＵＳＡ． Ｍａｔｌａｂ２０１０ａ Ｔｈｅ  
ꢀ
ｙ
ꢀ
（
，
）
是用多  
ｒｉｎｃｉａｌｃｏｍ ｏｎｅｎｔａｎａｌｓｉｓ ＰＣＡ  
主成分分析  
ꢀꢀ  
ｐ
ｐ ꢀ  
ｐ
ꢀ
ｙ
， ， ， ，  
ＭａｔｈＷｏｒｋｓ Ｉｎｃ． Ｎａｔｉｃｋ ＭＡ ＵＳＡ  
）
（
Ｏｒｉｉｎ８．０ Ｏｒｉｉｎ  
ｇ ｇ  
及
。
波段数据的一个线性变换 主成分分析算法在  
软
ＥＮＶＩ４．６  
ꢀ
， ， ，  
Ｌａｂ Ｃｏｒｏｒａｔｉｏｎ Ｎｏｒｔｈａｍ ｔｏｎ ＭＡ ＵＳＡＯｒｉｉｎＬａｂ  
ꢀ
，
ｐ
ｐ
ｇ

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