[发明专利]一种基于气味光谱成像技术的轻微腐烂水果快速鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于气味光谱成像技术的轻微腐烂水果快速鉴别方法，包括：(1)根据水果气味特征，筛选m个卟啉或金属卟啉色敏型材料制作传感器阵列，并确定与水果气味响应的平衡时间，然后得到反应前后的传感器阵列；(2)利用高光谱成像系统采集传感器阵列高光谱图像，主元降维，优选n个特征波长；(3)设计多滤波片式的多光谱系统，获取n个特征波长图像，计算反应平衡前后的差值图像；(4)从得到的差值图像提取m个色敏点上m×n个特征变量，模式识别构建判别模型，对水果腐烂快速检测。本发明相对传统CCD或扫描仪获取的宽频谱彩色图像，多光谱图像更易捕捉独特气味分子与色敏材料作用后的光谱差异，提高了检测的精确度和灵敏度。

主权项

1.一种基于气味光谱成像技术的轻微腐烂水果快速鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)黑白板校正：用标准白板采集全白标定图像，将镜头盖盖上采集全黑标定图像；2)根据水果气味特征，筛选色敏型材料制作传感器阵列：根据预实验色敏型材料、PH指示剂和水果中易挥发性成分的响应强度，筛选出若干个能代表该水果香气的卟啉或金属卟啉氧化物和PH指示剂，并将选择后的色敏型材料用毛细管滴涂到硅胶板上，制备出具有特异性的传感器阵列；3)以反应时间为18min作为优化的时间节点，确定水果气味与传感器阵列响应的平衡时间，并根据平衡时间得到与水果气味反应前后的传感器阵列；具体过程为：从差值图像的颜色变化和特征变量的数值变化来确定水果气味与传感器阵列响应的平衡时间，试验以3min，6min，9min，12min，15min，18min，21min和24min作为优化的时间节点，得到相应的差值图像和特征变量，短时间内，水果气味和传感器阵列中的色敏型材料反应未完全，差值图像的颜色变化和特征变量的数值变化明显，随着时间的推移，水果气味和传感器阵列中的色敏型材料反应达到平衡，前后差值图像的色敏点颜色彼此无太大的区别，特征变量的数值也基本保持不变，此时间即为平衡时间点；4)利用高光谱成像系统采集反应前后的传感器阵列高光谱图像，进行主元降维，筛选n个特征波长；5)设计基于多滤波片式的多光谱系统，获取传感器阵列的n个特征波长图像，计算出反应平衡前后的n个差值图像， 具体过程为：5.1)根据步骤4)筛选出来的n个特征波长，选用n个相应波长的滤波片，设计滤波片旋转平台，使用选用的滤波片，并配合水果集气室、反应室和气体循环装置等构成一套基于多光谱成像的嗅觉可视化数据采集系统；5.2)图像采集过程如下：首先，将水果放置于集气室内富集特定的时间，关闭阀门，利用多光谱成像技术获取传感器阵列与气体反应平衡前的多光谱图像；然后，开启阀门，真空泵将集气室内富集后气体抽到传感器反应室内，在此过程中通过流量计控制好气体流量，使得进入反应室内的气体均匀；接着，气体与传感器阵列反应一定时间后，利用多光谱成像技术获取传感器阵列与气体反应平衡后的多光谱图像，最后，计算机对传感器阵列与气体反应前后得到的多光谱图像进行作差，这样每个特征波长下，均会得到一个差值图像，总共n个差值图像；6)从得到的n个差值图像上提取m个色敏点上m×n个特征变量，通过模式识别构建判别模型，对水果腐烂进行快速检测，具体过程为：特定单波长下的光谱图像上每个色敏点的灰度值为1个特征变量，这样传感器阵列上有m个色敏点，一共提供了m×n个特征变量，然后通过归一化预处理，再利用p个完好样本和q个过成熟样本，通过机械学习的方法手段构建判别 模型，模型构建好以后，利用上述步骤获取待测样本的m×n个特征变量，带入模型对该待测样本轻微腐烂情况进行快速鉴别。