[发明专利]基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法，首先准备板栗样本，用高光谱扫描仪获取样本的原始高光谱三维图像，对原始高光谱三维图像进行校正和背景删除后对高光谱图像中每个像素点一定波长范围内的近红外光谱采用小波变换进行去噪预处理后，提取样本近红外图像的平均光谱数据，接着对光谱数据平均值采用二阶导数选取特征波长，然后再基于特征波长对应的光谱数据建立PLS‑DA模型，PLS‑DA模型采用全交互验证进行参数寻优，最后利用模型对样本的预测集进行判别，绘制可视化分布图，实验证明本发明建立的模型可以有效地对霉菌侵染板栗进行检测。

技术领域

本发明涉及一种板栗无损检测方法，特别是涉及一种基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法。

背景技术

板栗是重要的经济作物，在贮藏或加工过程中易受霉菌侵染，发生霉变，造成经济损失。目前，剔除霉变板栗主要采用人工拣选或盐水浮选，分选效率低。霉菌侵染初期，霉菌量少，不易被肉眼分辨，又或者板栗霉变发生在栗壳内，肉眼难以识别，导致分选错误率高。

另外，还可以通过组织分离法和分子生物学手段对板栗是否受霉菌侵染进行检测。即在无菌条件下，用无菌小刀将霉变板栗切开并去壳，在板栗病健交界处切3×3mm的组织块，用75％酒精消毒，将组织块接种于马铃薯葡萄糖(PDA)培养基上，置于28℃的恒温培养箱培养3-4天。待组织块周围长出混合菌落后，再挑取单菌落在PDA平板上分离纯化3-4天。纯化获得的菌株提取基因组DNA，经真菌通用引物ITS 1/ITS 4进行PCR扩增，所得PCR产物纯化后进行测序分析。整个分离鉴定过程至少需要一周，成本高，还必须由专业人员进行操作。因此，研究一种快速、准确、无损地识别霉变板栗的检测方法，对于板栗的贮藏与深加工具有重要的意义。

高光谱成像技术融合了图像技术与光谱技术，能同时提取目标的光谱信息和图像信息，获取更全面的信息进行分析检测，可以对检测对象的内外部属性进行可视化检测和表达，具有波段多、图像分辨率高等一系列优点。

目前，高光谱成像技术已经广泛应用在农业与食品的检测上，如种质资源品种鉴别、水果成熟度识别等方面。

中国专利CN103808669A公布了一种基于高光谱成像技术的苹果虫眼快速无损检测方法，通过构建一套高光谱成像采集系统，并根据此系统采集苹果高光谱图像，然后对采集的高光谱图像数据进行校正处理和分析苹果虫害部分和正常部分的校正后的光谱曲线特征，确定特征波长和特征图像；再对高光谱图像数据进行主成分分析，选取主成分图像；同时，对特征图像采用最大熵分级阈值分割方法先后分割出苹果和虫眼，提取苹果和虫眼，依此提取主成分图像的80×60像素大小的感兴趣区域，对其提取0°方向的能量、熵、惯性矩和相关性的4个纹理特征和646nm、824nm处的反射率2个光谱特征；最后融合这6个特征采用BP神经网络实现对苹果虫眼的快速、无损检测。

中国专利CN103822879A公布了一种基于高光谱成像技术的猕猴桃膨大果无损检测方法，包括以下步骤：选取完好无损的猕猴桃膨大果和非膨大果作为样本；调试好高光谱图像采集系统的各项参数，采集猕猴桃样品的高光谱图像，并对采集的猕猴桃高光谱图像进行黑白校正；为了保证图像中仅有猕猴桃样本信息，构建掩膜以去除背景，进而求取猕猴桃果实区域中所有采样点下光谱的平均值，然后对光谱进行预处理；划分猕猴桃样本，得到校正集与预测集；对猕猴桃光谱数据进行降维；利用校正集样本建立猕猴桃膨大果识别模型，利用猕猴桃校正集和预测集样本分别检验模型对猕猴桃膨大果的正确识别率。但针对霉菌侵染板栗的检测方法尚无人涉及。

发明内容

为克服现有检测方法效率低、错误率高的不足，本发明提出一种基于高光谱技术的霉菌侵染板栗的检测方法，能无损、快速检测板栗是否受霉菌侵染，实现了大批量、规模化的快速检测，具有成本低、速度快、操作简单、无损样品等特点，对减少板栗采后损失，提高产业经济效益具有重要意义。

基于高光谱成像技术的霉菌侵染板栗的检测方法，包括如下步骤：