[发明专利]基于高光谱空间散射曲线的苹果硬度无损检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及农产品无损检测技术领域，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。

背景技术

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。

发明内容

本发明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，本发明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，本发明提供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，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：