[发明专利]一种水果无损检测的方法及装置

说明书

本发明的实施例公开了一种水果无损检测的方法及装置，该方法获取进行检测的水果的第一全漫反射光谱，从第一全漫反射光谱中提取出用于对果皮中果皮成分含量进行预测的第一漫反射光谱，并去除第一全漫反射光谱中的第一漫反射光谱，得到第二漫反射光谱，从第二漫反射光谱中提取用于对果肉中的果肉成分含量进行预测的第三漫反射光谱。由于第一漫反射光谱仅和果皮中果皮成分相关，第三漫反射光谱仅和果肉中果肉成分相关，因此通过第二漫反射光谱对果皮中果皮成分进行预测避免了果肉中的成分产生的光谱的影响，通过第三漫反射光谱对果肉中果肉成分进行预测也避免了果皮中的成分产生的光谱的影响，从而提高了对水果中成分含量进行预测的准确性。

技术领域

本发明涉及水果检测技术领域，尤其是涉及一种水果无损检测的方法及装置。

背景技术

高光谱成像技术是无损检测水果内部品质一种有效手段，在可溶性固形物、糖、酸、维生素等内部品质含量无损检测方面具有很大的应用潜力。目前，对水果进行检测所用的研究方法更多的是采用全光谱波段或基于全光谱进行变量选择去挑选与果实内部品质指标相关的特征波段，建立果实内部品质的预测模型。然而漫反射光谱是光穿透水果果皮和果肉的后被检测器捕捉的复合信息载体，果皮组织对光谱的吸收作用也在漫反射光谱中，果皮组织对待测物的作用并未研究。

在水果可见近红外光谱无损检测过程中，照射在果实表面96％的辐射光可以穿过果皮表层进入水果组织，其中一部分入射光经过果皮和果肉组织的反射、折射和衍射等过程穿出表皮后，光谱信号被光谱仪检测器采集。果皮是水果自身组织的一部分，主要由色素、果胶和纤维素等成分组成，这些组织成分对光谱也具有一定的吸收作用。以果皮中的色素为例，研究表明，叶绿素在450nm和680nm均具有明显的吸收峰，类胡萝卜素在455nm和480nm具有显著吸收，而花青素对530nm-550nm入射光具有吸收作用，所以，果皮中色素含量的多少会影响漫反射光谱的强度。同时，果实可溶性固形物含量也与果皮中色素含量有一定相关性，但是果实可溶性固形物测定时所用果汁通常取自水果的果肉组织，果皮组织没有或很少参与。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有的对水果果实内部品质无损检测中，由于漫反射光谱包含果皮和果肉的双层信息，因此对水果的检测过程中，果皮和果肉的信息相互干扰，影响了检测结果的准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何解决现有的对水果的检测过程中，果皮和果肉的信息相互干扰，影响检测结果的准确性的问题。

针对以上技术问题，本发明的实施例提供了一种水果无损检测的方法，包括：

获取预设种类的水果的第一全漫反射光谱；

从所述第一全漫反射光谱中提取预先确定的与所述水果的果皮成分相关的第一目标特征波长处的第一漫反射光谱；

从所述第一全漫反射光谱中去除所述第一漫反射光谱，得到第二漫反射光谱，从所述第二漫反射光谱中提取预先确定的与所述水果的果肉成分相关的第二目标特征波长处的第三漫反射光谱；

根据所述第一漫反射光谱，预测所述水果的果皮成分的含量，得到第一预测含量，根据所述第三漫反射光谱，预测所述水果的果肉成分的含量，得到第二预测含量。

可选地，所述预先确定的与所述水果的果皮成分相关的第一目标特征波长的确定方法，包括：

选取若干所述预设种类的水果作为第一样本，获取所述第一样本的第二全漫反射光谱，对所述第一样本的果皮和果肉进行分离，测量所述第一样本的果皮中的果皮成分的含量，得到第一测量含量；

通过变量选择算法从所述第二全漫反射光谱中确定所述第一样本的果皮中的果皮成分的特征波长，得到第一预测特征波长，从所述第二全漫反射光谱中提取所述第一预测特征波长处的漫反射光谱，作为第四漫反射光谱；