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高光譜成像技術(shù)檢測(cè)柑橘果銹

發(fā)布時(shí)間:2024-08-30
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柑橘是我國(guó)南方區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(wú)損檢測(cè)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(cè)柑橘果銹是可行的。本文簡(jiǎn)單總結(jié)了檢測(cè)方法和過(guò)程。

柑橘是我國(guó)南方區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(wú)損檢測(cè)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(cè)柑橘果銹是可行的。本文簡(jiǎn)單總結(jié)了檢測(cè)方法和過(guò)程。

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高光譜成像技術(shù)檢測(cè)柑橘果銹

檢測(cè)方法

果實(shí)生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中,受到潛隱性病毒的侵害,柑橘表皮上會(huì)產(chǎn)生痕斑、網(wǎng)紋和銹螨蚧類(lèi)等附著物,形成柑橘表面的果銹,嚴(yán)重影響水果的潔凈度。在柑橘等級(jí)分類(lèi)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中,果銹總面積的大小是柑橘分級(jí)的重要指標(biāo)之一。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用到柑橘在線分級(jí),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(jué)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(wú)損檢測(cè)中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。


高光譜成像技術(shù)檢測(cè)柑橘果銹2


以檢測(cè)柑橘果銹為目的,首先對(duì)經(jīng)預(yù)處理的高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,優(yōu)選出571 nm、652 nm 和741 nm三個(gè)特征波長(zhǎng)組成新的圖像塊;再進(jìn)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(cè)柑橘果銹的圖像;最后對(duì)該圖像進(jìn)行中值濾波、平方根變換、閎值分割和數(shù)字形態(tài)學(xué)運(yùn)算憲成特征提取。

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檢測(cè)材料

試驗(yàn)采用的研究對(duì)象為永春柑橘,產(chǎn)地福建永春。購(gòu)自鎮(zhèn)江當(dāng)?shù)爻?,?00個(gè)柑橘樣本,包括50個(gè)果銹樣本和50個(gè)的正常樣本。

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檢測(cè)結(jié)論

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

研究結(jié)果驗(yàn)證了基于高光譜圖像技術(shù)及兩步主成分分析方法檢測(cè)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(zhǎng)能夠充分反應(yīng)其它波段的信息,實(shí)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(yàn)得到的三個(gè)特征波長(zhǎng)(571 nm、652 nm 和 741 nm),選取相應(yīng)的濾波片,設(shè)計(jì)基于濾波片的高光譜圖像采集系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)柑橘果銹的在線快速無(wú)損檢測(cè),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(cè)其它水果的品質(zhì)。


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