[发明专利]一种基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法

权利要求书

1.一种基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

获取样品跌落损伤的平均压强和接触力；

获取所述样品的原始高光谱图像；

对所述原始高光谱图像进行黑白校正，提取校正后高光谱图像损伤区域的平均光谱；

获取所述平均光谱的特征波长；

建立高光谱数据与损伤参数的预测模型。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述获取样品跌落损伤的平均压强和接触力步骤中，采用压力测量装置测量所述样品跌落损伤的平均压强和接触力，并通过压力扫描系统获取所述平均压强和接触力的参数值。

3.根据权利要求2所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述压力测量装置为感压胶片，所述感压胶片为超低压LLLW型胶片，测量范围为0.2-0.6MPa。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述获取样品的原始高光谱图像步骤中，分别获取未损伤样品的原始高光谱数据和损伤样品的原始高光谱数据。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述对原始高光谱图像进行黑白校正，提取校正后高光谱图像损伤区域的平均光谱的步骤中，包括以下步骤：

对所述原始高光谱图像的反射率进行校正：在与获取所述原始高光谱图像相同条件和参数设置下，通过采集白色校准板获取白板标定图像，通过相机盖覆盖相机镜头获取反射率为0％的全黑标定图像；

选择校正后高光谱图像的感兴趣区域，提取所述感兴趣区域的光谱均值。

6.根据权利要求5所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述对原始高光谱图像的反射率进行校正的过程中，通过以下公式进行计算：

其中，I为校正后的高光谱图像，I_r为原始高光谱图像，I_d为全黑标定图像，I_w为白板标定图像。

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述获取所述平均光谱的特征波长的步骤中，采用SG 2^nd Der对所述原始高光谱图像进行计算，选择所述特征波长。

8.根据权利要求7所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述采用SG 2^nd Der对原始高光谱图像进行计算时，计算步骤如下：

对所述平均光谱进行平滑处理，采用最小二乘卷积进行计算，计算方程如下：

其中，Y是原始光谱，Y*是平滑后光谱，C_i是平滑窗口，N是卷积整数的数量，j是原始坐标数据的运行索引，平滑数组由2m+1个点组成，其中m是平滑窗口的一半宽度；

对平滑处理后的光谱曲线依次进行一阶导数计算和二阶导数计算，获取所述特征波长，所述一阶导数计算公式为：

所述二阶导数的计算公式为：

其中，Δλ是相邻波段间隔，且Δλ＝λ_k-λ_j＝λ_j-λ_i,λ_kλ_jλ_i；

获取所述特征波长，所述特征波长为波峰和波谷。

9.根据权利要求8所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述特征波长分别为967nm，1001nm，1100nm，1154nm，1190nm，1407nm和1443nm。

10.根据权利要求1所述的基于高光谱的苹果冲击后损伤参数的无损预测方法，其特征在于：所述建立高光谱数据与损伤参数的预测模型步骤中，根据获取的所述特征波长，采用PLS回归模型分别建立光谱数据与接触力、平均压强之间的预测模型。