一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法，属于农产品贮藏与加工行业的无损检测技术。通过高光谱成像仪，获取白萝卜贮藏过程中的透射高光谱图像，分析正常白萝卜和糠心白萝卜的光谱响应的差异，提取400-1000nm波长范围的光谱值作为神经网络的输入值，判断出白萝卜是否糠心。本方法可以实现对白萝卜糠心的准确识别，代替人工破坏性检测，有效避免不合格产品流向市场，提高白萝卜食用、加工利用率，促进萝卜深加工业发展，为高光谱技术应用于农产品领域提供借鉴。
【专利说明】一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法
【技术领域】
[0001] 本发明是一种高光谱图像技术在白萝卜采后贮藏期间检测糠心的方法，属于农产 品贮藏与加工无损检测的【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 萝卜糠心又称空心，是萝卜生长中的自然现象，生长期和贮藏期均能发生。引起萝 卜糠心原因有多种，水分失调、肥料条件不适、光照及温度等都会导致萝卜的糠心。糠心过 程会使淀粉、糖分等营养物质减少，并且影响其加工、贮藏和食用性。萝卜内部糠心的传统 检测方法是采用人工感官检测，不仅费时费力，而且精度不高，难以适合大规模工业化自动 分级的需求。因此，建立一种无损、可靠的方法来检测萝卜的糠心，对萝卜进行检测分级，提 高萝卜市场价值以及萝卜深加工产业发展都有重要的意义。
[0003] 近年来，高光谱图像检测技术作为一种无损伤、快速地分析和评估各类食物质量 与安全的方法，得到了广泛的认可。高光谱图像能够检测食品的物理和形态学特征，以及 内部的化学和分子学信息，从而分析和评价食品的质量与安全。这种技术在国内外食品工 业中都有很好的应用，如 Jianwei Qin 等[Qin J，Burks T F. Development of a two-band spectral imaging system for real-time citrus canker detection[J]. Journal of Food Engineering, 2012,1(108) :87-93.]基于高光谱图像筛选的特征波段，研制了商 业水果分级机，其速度为5个/秒，总体分类精度为95. 3%。Ana Herrero-Langreo等 [Herrero-Langreo A, Lunadei L, et al. Multispectral Vision for Monitoring Peach Ripeness[J]. Food science，2011，2(76) :178-187.]利用高光谱图像技术评价桃子的成 熟度，方便确定最佳米摘时间。Piotr Baranowski 等[Baranowski P，et al. Detection of early bruises in apples using hyperspectral data and thermal imaging[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 3 (110) :345-355.]利用高光谱图像对苹果硬度及可 溶性固形物进行评估。高光谱图像技术也被应用于苹果、樱桃和柑橘类水果表面缺陷，黄 瓜内部缺陷等的检测。近几年国内利用高光谱图像技术对农产品质量的检测发展同样迅 速，如黄倩文等[黄文倩，陈立平，李江波，等.基于高光谱成像的苹果轻微损伤检测有效 波长选取[J].农业工程学报.2013, 29(1) :272-277.]对苹果表面轻微损伤检测，高海龙 等[高海龙，李小昱，徐森淼，等.马铃薯黑心病和单薯质量的透射高光谱检测方法[J].农 业工程学报.2013,29(15) :279-285.]对马铃薯黑心病检测，李江波等[李江波，王福杰， 应义斌，等.高光谱荧光成像技术在识别早期腐烂脐橙中的应用研究[J].光谱学与光谱 分析.2012, 32(1) :142-146.]利用高光谱荧光检测早期腐烂脐橙，田有文等[田有文，李 天来，张琳，等.高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法[J].农业工程学报.2010(5): 202-206.]黄瓜病害检测等方面都取得了较好的结果。但是萝卜内部糠心的无损检测的技 术国内外未见报道，有必要开展采用高光谱图像技术对萝卜内部糠心的无损检测研究。
【发明内容】
[0004] 技术问题
[0005] 鉴于上述技术发展现状，本发明的目的主要针对现有技术无法实现白萝卜在贮藏 和售卖过程中糠心无损鉴定的难题，开发高光谱图像检测的快速无损方法，满足萝卜深加 工业的迫切需求。通过利用高光谱成像技术，分析正常白萝卜和糠心白萝卜的光谱信息差 异，提取响应的特征参数，构建白萝卜糠心的鉴定模型。
[0006] 技术方案
[0007] 1. -种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法，其装置构成特征在于：
[0008] 1)系统组成，包括高光谱成像单元、样品支架、电动平台、线光源、光箱、电脑和图 像采集软件组成，整个装置放置在密闭黑箱中。其中，高光谱成像单元由摄像机（Imperx， ICL-B1620,波段范围为400?lOOOnm，光谱分辨率为2. 8nm)、光谱仪（Specim，ImSpector， V10E)和焦距可变透镜组成，光箱为150W的卤素钨灯，由1个线性光纤导管完成传输，电脑 型号为CPU E5800, 3.2GHz，内存2G，显卡256M GeForce GT240;图像采集软件为自主开发 的 Spectral Image 软件；
[0009] 2)透射采集单元，透镜离白萝卜样本距离为20cm，样本紧贴线光源放置，光源强 度为90W，采集曝光时间70ms，采集速度2. 5mm/s，图像分辨率804X440 ;
[0010] 其检测步骤在于：
[0011] 1)取大小均一、无机械损伤的待测白萝卜样本，表面清洗干净并晾干，放置于所述 的高光谱图像检测系统中，获取高光谱图像；
[0012] 2)利用下述公式对获得的图像进行校正，获得校正后的高光谱图像：
[0013]
【权利要求】
1. 一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法，其装置构成特征在于， 1) 系统组成，包括由摄像机、光谱仪和焦距可变透镜组成的高光谱成像单元、样品支 架、电动平台、线光源、光箱、电脑和图像采集软件构成，整个装置放置在密闭黑箱中。其 中，摄像机为Imperx，ICL-B1620,波段范围为400?lOOOnm，光谱分辨率为2. 8nm、光谱仪 为SpecimVIOE ;光箱为150W的卤素钨灯，由1个线性光纤导管完成传输；电脑型号为CPU E5800, 3.2GHz，内存2G，显卡256M GeForce GT240;图像采集软件为自主开发的Spectral Image软件；光源为透射模式，其中，透镜离白萝卜样本距离为20cm，样本紧贴线光源放置， 光源强度为90W，采集曝光时间70ms，采集速度2. 5mm/s，图像分辨率804X440 ; 2) 检测步骤为： ① 取无机械损伤的待测白萝卜样本，表面干净无杂物，放置于如权利要求1所述的高 光谱图像检测系统中，获取高光谱图像； ② 利用下述公式对获得的图像进行校正，获得校正后的高光谱图像： Rc=^- W-D 其中，Rc为校正后的高光谱透射图像，&为原始高光谱透射图像，W为将反射率为 99. 99%的标准白色校正板，放置在光源正上方，扫描透射白板得到全白的标定图像，D为将 镜头盖上镜头盖，采集全黑的标定图像； ③ 选择图像中白萝卜区域正中间部位25000个pixels的感兴趣区域，提取该区域所有 像素点在400-1000nm波段范围内的光谱均值，作为已构建好的神经网络模型的输入值，输 出结果为白萝卜是否糠心，其中构建的神经网络模型参数为：隐藏层数为1，隐藏层节点数 为13,隐藏层激活函数为双曲正切；输出层个数为2,即合格样本与糠心样本，输出层激活 函数为Softmax。
【文档编号】G01N21/27GK104280349SQ201410603264
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2014年10月28日 优先权日:2014年10月28日
【发明者】潘磊庆, 胡鹏程, 屠康, 孙晔, 王振杰, 顾欣哲 申请人:南京农业大学