[发明专利]一种水果表面腐烂的自动化检测方法

说明书

本发明提供了一种水果表面腐烂的自动化检测方法，包括如下步骤：首先对水果进行训练学习，建立水果表面腐烂的等级模型，并把特征参数导入数据库中作为对比数据；再对实测水果进行离子束辐照，用探测器接收高速脉冲信号，传送至放大器，通过测时系统准确监测起始信号和终止信号；将实测水果的特征参数与对比数据相比，预测出实测水果的水果表面腐烂等级数;所述探测器与离子源处于同一轴线上，所述探测器的中心有一个让入射离子通过的孔，探测器设于离子源与试样室之间。由于离子散射谱的信息只来自水果最表层，灵敏度极高，因此可以做到近于无破坏水果的表面成分分析。本发明能够实现无损检测，且无需人工判断，易于操作，适用范围广。

技术领域

本发明涉及农产品无损检测领域，尤其是涉及一种水果表面腐烂的自动化检测方法。

背景技术

水果，是指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。水果不但含有丰富的营养，而且能够促进消化。研究表明，水果腐烂程度越高，链格孢毒素含量越高，离病斑越远的部分，含量则越低。如果机械损伤和冷害的水果，只要没长时间放置，滋生微生物的话，还是可以吃；而对于霉变腐烂的水果，如果霉变的部分不是很严重，挖去病斑外2cm处，剩余部分还可以食用，如果霉变超过水果三分之一甚至一半以上，就不宜食用了。

申请号为 201310061313.3的发明保护了一种图像处理技术领域的利用图像处理实现水果表面缺陷检测的方法，1）获取RGB图像和NIR图像 ；2）去除 RGB 图像和 NIR 图像的背景分别获得只含有水果图像的 RGB 前景图像和 NIR 前景图像 ；3）将 RGB 前景图像从 RGB 颜色空间图像转换为 YCrCb 颜色空间图像，新图像记为新空间图像 ；4）将新空间图像的 Y 分量图像与 NIR 前景图像进行比值计算，得到比值图像 ；5）从比值图像提取水果缺陷图像。本发明对于检测水果的表面缺陷具有很好的稳定性、准确性和快速性，有效避免了水果形状、大小的影响。但是，快速自动化检测水果表面腐烂的难点在于：早期真菌感染的水果在霉状物长出前其表皮颜色与正常水果几乎无任何颜色上的差异。因此，采用传统的RGB机器视觉检测方法很难对其有效检测出来。

离子束是指以近似一致的速度沿几乎同一方向运动的一群离子。离子源用以获得离子束的装置。在各类离子源中，用得最多的是等离子体离子源，即用电场将离子从一团等离子体中引出来。这类离子源的主要参数由等离子体的密度、温度和引出系统的质量决定。

依据基本的运动学原理，一个简单的两体弹性碰撞后，由能量与动量守恒关系知道，

或者

式中：E和Eo——分别为散射离子和入射离子的能量；

A——样品表面原子的质量和入射离子质量之比；

θ——散射角。

利用具有特定能量的惰性气体离子入射到样品表面，与样品表面的原子进行弹性碰撞。根据弹性散射理论，散射离子的能量分布与表面原子的原子量相关。通过对散射离子能量进行分析，就可以得到表面元素组分及表面结构的信息。

发明内容

本发明提供了一种水果表面腐烂的自动化检测方法，通过对实测水果表面用离子束辐照，用探测器接收信号，并传入到电脑中，然后将这些实测水果收集到的特征参数与已经建立的对比样本相比，可以得到实测水果表面腐烂的等级程度，以实现水果表面腐烂程度的在线监测。

本发明的技术方案：

一种水果表面腐烂的自动化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对水果进行训练学习，通过训练水果来确定水果表面腐烂等级数，用离子束辐照每个水果样品，从离子源发出的离子经过调制，并通过探测系统中心的管子后，由法兰盘孔射至水果样品表面，用探测器接收散射角为180°的散射离子，并测量高速脉冲信号，送至前置放大器，并向测时系统发出一个停止脉冲信号，收集每个水果的特征参数，将特征参数录入系统内作为对比数据；