[发明专利]基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速无损检测方法有效
申请号: | 201610938290.3 | 申请日: | 2016-10-25 |
公开(公告)号: | CN106525732B | 公开(公告)日: | 2021-08-17 |
发明(设计)人: | 田有文;张芳;刘思伽;冯迪 | 申请(专利权)人: | 沈阳农业大学 |
主分类号: | G01N21/25 | 分类号: | G01N21/25;G06T7/136;G06T7/194 |
代理公司: | 沈阳科威专利代理有限责任公司 21101 | 代理人: | 张述学 |
地址: | 110000 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 光谱 成像 技术 苹果 内外 品质 快速 无损 检测 方法 | ||
1.基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速无损检测方法,其特征为:包括以下步骤:
1)利用高光谱成像系统采集苹果图谱信息;
2)分析苹果光谱曲线的特征,并对光谱数据进行分析;
3)确定单波段图像,使用二次最大类间阈值分割算法对单波段图像进行阈值分割,分割出苹果与背景,从而得到苹果的高光谱图像;对苹果的高光谱图像进行掩膜;
4)对掩膜后的苹果高光谱图像进行第二次最大类间阈值分割,在苹果的高光谱图像中提取苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域;
5)对分割出来的苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域进行腐蚀膨胀运算;确定病虫害区域、花萼区域和果梗区域的像素点位置;对于苹果糖度、硬度参数区域取苹果的正常区域中间部分的像素点位置;
6)对掩膜后的苹果高光谱图像进行第二次最大类间阈值分割,在苹果的高光谱图像中提取病害区域光谱曲线、虫害病害区域光谱曲线、果梗/花萼病害区域光谱曲线、正常区域糖度光谱曲线、正常区域硬度光谱曲线;
7)针对苹果病害区域、虫害区域、果梗/花萼区域、正常区域光谱曲线,采用二次连续投影法从500nm~970nm波长下的367个波段中提取苹果病害、虫害、果梗、花萼、正常的特征波长集SP1;
所述二次连续投影算法SP1提取苹果外部品质特征波长集SPA1,SPA1包含
10个特征波长包括502nm、573nm、589nm、655nm、681nm、727nm、867nm、904nm、942nm和967nm,对10个特征波长再次使用连续投影法选出3个特征波长681 nm、867 nm和942 nm,从而构成特征波长集SP1;
8)对于苹果的糖度、硬度品质参数采用多参数连续投影算法SPA2提取苹果内部品质特征波长集SP2;即先采用连续投影算法筛选出苹果硬度的9个特征波长403nm、405nm、409nm、469nm、543nm、614nm、676nm、725nm、963nm,对9个特征波长的光谱信息再次使用连续投影法筛选出苹果糖度的2个特征波长543nm和676nm,从而构成特征波长集SP2;
9)用苹果外部品质特征波长集SP1中特征波长的反射率融合苹果内部品质特征波长集SP2中特征波长的反射率,作为BP人工神经网络输入量,其隐层数为1,输入层和隐层传递函数为正切S型传递函数;加入趋势动量项的梯度下降的训练函数;输出为5个量,分别为苹果是否染有病害、是否染有虫害、是否是正常果、糖度值、硬度值;具体方法如下:
采用BP人工神经网络对苹果内外部品质进行检测,采用苹果外部品质特征波长集SP1中三个特征波长681 nm、867 nm和942 nm处的反射率,融合苹果内部品质特征波长集SP2中两个特征波长543nm、676nm处的反射率,共五个光谱特征作为BP人工神经网络输入量,其隐层数为1,输入层和隐层传递函数为正切S型传递函数;学习方式为加入趋势动量项的梯度下降的训练函数;输出为5个量,分别为苹果是否染有病害、是否染有虫害、是否是正常果、糖度值、硬度值;
10)通过苹果是否染有病害、是否染有虫害、是否是正常果、糖度值、硬度值实现苹果内外品质的快速、无损检测。
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