专利名称：一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及农产品内部质量的无损检测，具体地说是一种利用激光诱导荧光高光谱图像技术来无损检测水果多种品质的方法和装置。
背景技术：
随着人们生活质量的不断提高，消费者在选购水果时除了注重大小、颜色、外观形状等外部品质之外，对于内部品质如硬度、糖度、酸度和内部营养物质如维生素含量等指标也极为看重。水果内部品质的无损检测将为消费者提供直接、快速评定水果口味品质的简便手段。为了满足广大消费者对于选购高品质水果，真正达到货真价实之目的，研究开发无损检测水果分级技术极具实用价值。目前，目前水果内部品质无损检测的研究方法主要是方法有近红外分析法。
近红外光谱技术对水果糖度、酸度和内部营养物质有比较好的预测能力，但这种信息是一维的。由于农畜产品往往是不规则体，表面各部分可能有形状、颜色甚至组织特征的差别。而光纤探头检测的部位又是很小的，所以光谱表达的信息就显得不全面。计算机图像能表达二维信息，具有远距离测量的优点。此外，用计算机图像可同时检测多个农畜产品对象，检测效率是很高的。当前，一种能集成光谱检测和图像检测优点的新技术--高光谱图像正好能满足农畜产品检测技术发展的需要。
虽然近红外光谱能较好地表征农畜产品内部品质信息，对水果糖度、酸度和内部营养物质的预测能力较好，但对质地(硬度)的预测精度较差。目前，尚没有能对水果内部品质进行无损检测，从而能够方便、快速和准确的辨别水果内部品质的技术。因此有必要设计一种非破坏、非接触、快速的检测方法和装置，以利对水果更精确的分级，提高水果国际市场竞争能力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种应用激光诱导荧光高光谱图像技术来快速无损检测水果缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的方法和装置。
研究表明，荧光高光谱散射图像对水果质地(硬度)有很好的检测能力，而且能同时检测多种品质指标，如缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质等。本专利采用激光诱导荧光高光谱图像技术对水果内部品质进行检测，能很好地建立有效的预测模型，实现对水果的光谱图像在线检测与分级从而能够方便、快速和准确的辨别水果内部品质。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测方法，利用激光诱导荧光高光谱图像法无损检测水果的表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质，其特征是包括如下工作步骤1)水果输送部件推着水果前进，并保持水果以赤道部位始终向上对准成像光谱仪，以利拍摄水果的激光诱导荧光高光谱图像；2)激光器发出的激光照射到水果表面，水果受激发后产生的荧光经过透镜进入到安装有成像光谱仪的机构，该机构与CCD摄像头一起采集不同波长处的荧光图像；3)通过系统的图像采集卡、成像光谱仪、CCD摄像头采集640nm至1100nm区间内各个波长处的荧光高光谱图像；4)在每个波长处的荧光高光谱图像中，以激光点为中心截取一个固定尺寸的子块图像，统计子块图像的灰度值平均值；5)根据子块图像的灰度值平均值，采用主成分分析方法确定最佳波长区间的荧光高光谱图像，再根据最佳区间荧光高光谱图像的子块图像灰度值平均值，建立预测表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型，从而判断出水果的等级。
所述的预测模型还可以通过以下方法得到以激光器作为光源照射到水果表面，由CCD摄像头和成像光谱仪采集640nm至1100nm的荧光高光谱图像；以子块图像的灰度值平均值来表示水果各个波长处光谱图像的光谱值，从而得到信息更为全面的光谱曲线，再用得到的光谱曲线来建立表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型。
一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测装置，其特征是包括水果输送部件、荧光光谱图像获取部件、计算机系统和分级机构，所述的水果输送部件由滑道和滑道上的圆弧锥滚轮构成，分级机构包括高压喷气嘴，高压喷气嘴安装在水果输送部件好果滑道和差果滑道的分叉处，所述的荧光光谱图像获取部件包括激光器、聚光镜、触发器、CCD摄像头和成像光谱仪，聚光镜安装在激光器的前面，CCD摄像头安装在成像光谱仪后面，CCD摄像头通过触发器连接激光器，CCD摄像头还连接到计算机系统的图像采集卡，成像光谱仪位于水果输送部件的正上方，激光器位于水果输送部件的斜上方，水果输送部件上装有近红外位置传感器。
所述的激光器位于水果输送部件的斜上方，其激光束与水果输送部件的输送平面的夹角为5-30度。
所述的激光器为Nd:YAG激光器，激光器发出的激光波长选用632nm或408nm。
由于本发明采取了上述的技术措施后，它与现有技术相比具有如下特点
1)采用激光诱导荧光高光谱图像能同时检测水果多种的品质。如能同时检测缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质。
2)对其它难以检测的水果损伤和质地(包括硬度)都有很好的预测能力。建立的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质预测模型的相关系数均能达到0.95以上。
图1是本发明的原理及方法示意图；图2是本发明分级机构的结构示意图。
具体实施例方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。
本发明利用激光诱导荧光高光谱图像法无损检测水果的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质，包括水果输送部件、荧光高光谱图像获取部件、计算机系统。水果输送部件由滑道和滑道上的圆弧滚轮构成，水果输送部件的滚轮下方有近红外位置传感器10，以判断水果8的位置。荧光高光谱图像获取部件包括激光器4、激光聚光镜6、触发器3、CCD摄像头12、成像光谱仪5。激光聚光镜6安装在激光器4的前面；成像光谱仪5连接CCD摄像头12。激光器4位于水果输送部件的上方，位置传感器10通过触发器3可以控制激光器4的脉冲发光和CCD摄像头12采集图像的时间，CCD摄像头12还连接到计算机系统1的图像采集卡2。计算机系统1包含硬件和软件两大部件。有用于无损检测水果的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的专用系统软件(即检测软件)。激光器4为Nd:YAG激光器，波长635nm或408nm。
利用激光诱导荧光高光谱图像法无损检测水果的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质，包括如下工作步骤1)水果输送部件推着水果8以赤道部位向上静止前进，以利拍摄水果8的激光诱导荧光高光谱图像；2)激光器4发出的激光束7照射到水果8表面，水果8受激发后产生的荧光11经过透镜进入到安装有成像光谱仪5的机构，该机构与CCD摄像头12一起采集不同波长处的荧光图像；3)通过系统的图像采集卡2、成像光谱仪5、CCD摄像头12采集640hm至1100nm区间内各个波长处的荧光高光谱图像。
4)在每个波长处的荧光高光谱图像中，以激光点为中心截取一固定尺寸的子块图像。统计子块图像的灰度值平均值。
5)根据子块图像的灰度值平均值，采用主成分分析方法确定最佳波长区间的荧光高光谱图像。再根据最佳区间荧光高光谱图像的子块图像灰度值平均值，建立预测缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的模型。
参照附图，本发明结构如下1)水果输送部件。水果输送部件采用圆弧滚轮，水果8能以固定姿态前进，以利拍摄水果8的荧光高光谱图像。
2)荧光光谱图像获取部件。包括激光器4(Nd:YAG激光器，波长635nm或408nm)、聚光镜6、CCD摄像头12和成像光谱仪5(可以采用CCD摄像头和成像光谱仪一体化的ImSpector V10E，高光谱摄像头光谱范围为408-1117nm，光谱分辨率为2.8nm)等组成。由激光器4发出的激光照射到水果8表面，水果8受激后发出的荧光11经过透镜进入到安装有成像光谱仪5的机构，该机构与CCD摄像头12一起能采集不同波长处的荧光高光谱图像。触发器3的功能是控制CCD摄像头12采集图像的动作。
3)计算机系统。计算机1通过图像采集卡2获得图像后，截取子块图像。检测软件通过优化方法得到最佳波长区间的荧光高光谱图像，利用最佳波长区间的荧光高光谱图像进行子块图像灰度平均值统计，然后再根据运算值代入水果的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型，从而判断出水果8的等级。
4)分级机构。该机构包含有高压喷气嘴12，按照计算机1给出的指示信号，根据相关水果14等级或技术标准，将不合格的水果14吹入差果滑道17。
输送部件工作时，水果8摆放在水果滚轮9间(滚轮静止)。水果8由输送部件输送到CCD摄像头12下方，激光束7斜向射入水果8组织。位置传感器10感应信号后引起触发器3先启动CCD摄像头12并控制CCD摄像头12拍摄荧光图像。计算机1通过图像采集卡2获得图像后，截取子块图像。检测软件通过优化方法得到最佳波长区间的荧光高光谱图像，利用最佳波长区间的荧光高光谱图像进行子块图像灰度平均值统计，然后再根据运算值代入水果的缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型，从而判断出水果8的等级。
权利要求
1.一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测方法，利用激光诱导荧光高光谱图像法无损检测水果的表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质，其特征是包括如下工作步骤1)水果输送部件推着水果(8)前进，并保持水果(8)以赤道部位始终向上对准成像光谱仪(5)，以利拍摄水果(8)的激光诱导荧光高光谱图像；2)激光器(4)发出的激光(7)照射到水果(8)表面，水果(8)受激发后产生的荧光(11)经过透镜进入到安装有成像光谱仪(5)的机构，该机构与CCD摄像头(12)一起采集不同波长处的荧光图像；3)通过系统的图像采集卡(2)、成像光谱仪(5)、CCD摄像头(12)采集640nm至1100nm区间内各个波长处的荧光高光谱图像；4)在每个波长处的荧光高光谱图像中，以激光点为中心截取一个固定尺寸的子块图像，统计子块图像的灰度值平均值；5)根据子块图像的灰度值平均值，采用主成分分析方法确定最佳波长区间的荧光高光谱图像，再根据最佳区间荧光高光谱图像的子块图像灰度值平均值，建立预测表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型，从而判断出水果的等级。
2.根据权利要求1所述的水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测方法，其特征是所述的预测模型通过以下方法得到以激光器(4)作为光源照射到水果表面，由CCD摄像头(12)和成像光谱仪(5)采集640nm至1100nm的荧光高光谱图像；以子块图像的灰度值平均值来表示水果各个波长处光谱图像的光谱值，从而得到信息更为全面的光谱曲线，再用得到的光谱曲线来建立表面缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质的预测模型。
3.一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测装置，其特征是包括水果输送部件、荧光光谱图像获取部件、计算机系统和分级机构，所述的水果输送部件由滑道(18)和滑道(18)上的圆弧锥滚轮(9)构成，分级机构包括高压喷气嘴(12)，高压喷气嘴(12)安装在水果输送部件好果滑道(16)和差果滑道(17)的分叉处，所述的荧光光谱图像获取部件包括激光器(4)、聚光镜(6)、触发器(3)、CCD摄像头(12)和成像光谱仪(5)，聚光镜(6)安装在激光器(4)的前面，CCD摄像头(12)安装在成像光谱仪(5)后面，CCD摄像头(12)通过触发器(3)连接激光器(4)，CCD摄像头(12)还连接到计算机系统(1)的图像采集卡(2)，成像光谱仪(5)位于水果输送部件的正上方，激光器(4)位于水果输送部件的斜上方，水果输送部件上装有近红外位置传感器(10)。
4.根据权利要求3所述的水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测装置，其特征是所述的激光器(4)位于水果输送部件的斜上方，其激光束(7)与水果输送部件的输送平面的夹角为5-30度。
5.根据权利要求3所述的水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测装置，其特征是所述的激光器(4)为氦氖激光器，激光器(4)发出的激光波长选用632nm或408nm。
全文摘要
本发明的公开了一种水果品质的激光诱导荧光高光谱图像检测方法和装置，用来快速无损检测水果缺陷或损伤、颜色、糖度、质地、酸度和内部营养物质。包括水果输送部件、荧光高光谱图像获取部件、计算机系统。所述的水果输送部件由滑道和滑道上的圆弧滚轮构成，水果输送部件的滚轮下方有近红外位置传感器，以判断水果的位置；所述的荧光高光谱图像获取部件包括激光器、激光聚光镜、触发器、CCD摄像头、图像光谱仪。激光聚光镜安装在激光器的前面；成像光谱仪连接CCD摄像头。激光器位于水果输送部件的上方，位置传感器通过触发器可以控制CCD摄像头采集图像的时间，CCD摄像头还连接到计算机系统的图像采集卡。
文档编号G01N33/00GK101021478SQ200710067369
公开日2007年8月22日 申请日期2007年2月13日 优先权日2007年2月13日
发明者刘木华, 胡淑芬, 林怀蔚, 周小梅, 徐辉辉 申请人:江西农业大学