一种无损检测苹果表面打蜡种类的方法
【专利摘要】本发明涉及一种无损检测苹果表面打蜡种类的方法，通过一套可见近红外高光谱成像系统来拍摄苹果表面的高光谱图像，就可以同时得到苹果的图像信息和光谱信息，运用黑白板校正将每个波长下的光谱响应转化为对应的反射率。采用连续投影算法SPA提取鉴别苹果表面打蜡类型的特征波长，运用线性判别分析法LDA建立典型判别函数，结合matlab编程就可以实现未知打蜡类型苹果的无损检测。不仅操作简单，不需要破坏苹果组织，检测快速准确，提供了鉴别苹果表面打蜡类型的科学依据，在苹果上市之前实行在线检测，保证市场上销售苹果的质量。
【专利说明】一种无损检测苹果表面打蜡种类的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种物质检测方法，特别涉及一种无损检测苹果表面打蜡种类的方 法。
【背景技术】
[0002] 中国是水果生产大国，水果质量安全的检测一直是中国需要重视的问题，这是提 高我国水果营养品质的关键。在众多营养丰富的水果中，苹果具有很高的营养价值，它不仅 可以调节肠胃功能，降低胆固醇，降血压，防癌，减肥，还可以增强儿童的记忆力。然而，苹果 打蜡现在已经非常的普遍，食用蜡是一种合法的保鲜技术，是国家允许的，但是不法商贩在 苹果表面打工业蜡，会使得吃苹果对人体无利而有害，这会严重影响消费者的身体健康。
[0003] 目前，国内外关于苹果打蜡表面类型的检测方法，主要是采用餐巾纸去擦拭，有淡 淡的红色就判断苹果表面可能打工业蜡，这种方法可信度不高，缺乏科学性。质检部门的 工作人员则称，食用蜡和工业蜡很难用肉眼分辨，水果食用前应用盐水清洗，或者干脆去皮 之后再食用。但是苹果皮对人体来说是具有很高的营养价值的，去皮吃会大大损失苹果的 营养价值。目前已有应用高光谱成像技术对打蜡苹果无损鉴别研究(高俊峰，章海亮，孔汶 汶等.应用高光谱成像技术对打蜡苹果无损鉴别研究.2013，33 (7))，但是并没有给出具 体的鉴别模型，这还无法实际应用于鉴别苹果打蜡类型。目前市场上用于检测苹果表面打 蜡类型的技术还不是很多，大家只能通过自己的肉眼，手感和用餐巾纸擦拭的方式来进行 判断，准确性不高，要核实打蜡类型必须通过质检部门才能进行检测，这样严重威胁到消费 的身体健康，也是苹果质量安全检测所必须考虑的问题。因此发展一种快速无损检测苹果 表面打蜡类型的方法是当今市场上所迫切需求的，这将大大提高我国市场上销售的苹果质 量。
【发明内容】
[0004] 本发明是针对打工业蜡的苹果有害人体健康的问题，提出了一种无损检测苹果表 面打蜡种类的方法，不仅操作简单，不需要破坏苹果组织，检测快速准确，提供了鉴别苹果 表面打蜡类型的科学依据，在苹果上市之前实行在线检测，让一些不法商贩打工业蜡的苹 果无法上市，可以保证市场上销售苹果的质量。
[0005] 本发明的技术方案为：一种无损检测苹果表面打蜡种类的方法，具体包括如下步 骤： 1) 选取体积大小接近的苹果作为测试样品； 2) 将选取的所有苹果样品用水温为40-50摄氏度的盐水清洗干净后，将苹果分成等个 数两组，在室温下，人工在两组测试样品苹果上分别打上工业蜡和食用蜡； 3) 将两组测试样品做好标记静置在干净的工作台上48小时，确保苹果表面的蜡已干， 而且人眼无法区分； 4) 将测试样品放入高光谱图像拍摄系统，在拍摄的过程中结合黑白板校正得到测试样 品整个曲面清晰的高光谱图像； 5) 将高光谱图像结合HSI Analyzer图像分析软件得到每个被测苹果样品 375. 976-1026. 5nm范围内的相对反射率数据，依次编号保存于计算机中； 6) 运用matlab处理两组测试样品的平均光谱反射率值，结合Origin Pro8绘制两组测 试样品的平均光谱-反射率曲线图； 7) 运用连续投影算法SPA提取鉴别苹果表面打蜡类型的特征波长，得到7个特 征波长依次为：543. 255nm，679. 345nm，713. 08nm，909. 896nm，975. 722nm，1013. 845nm， 1023. 975nm ;运用线性判别分析法建立典型判别函数为： Type = -0. 252135682463851*X1 + 0.148490236828785*X2 + I.40317402369708*X3 -2. 47596373356493*X4 + 1. 97 17838692684*X5 + 0. 488728076982528*X6 -0.917816360371274*X7 - 9.48999245993855, 其中XI，X2, X3, X4, X5, X6, X7为7个特征波长下对应的光谱反射率； 8) 将需要预测样品依次进行步骤4)和5)得到预测样品反射率数据，再提取步骤7)提 取的特征波长下的反射率，运用步骤7)建立的典型判别函数进行打蜡类型的检测，当典型 判别函数的值小于〇时，打蜡类型为工业蜡，大于〇时，打蜡类型为食用蜡。
[0006] 本发明的有益效果在于：本发明无损检测苹果表面打蜡种类的方法，采用SPA可 以提取鉴别苹果表面打蜡类型的特征波长，大大减少分析的自变量，却不降低鉴别的正确 率；整个检测的过程操作简单且不需要损坏苹果组织，可快速实现大批量苹果样品的检测， 从而广泛应用于各个苹果产地苹果上市的合格检测，通过建立不同的典型判别函数可以扩 展到各种水果表面打蜡类型的无损检测。
【专利附图】
【附图说明】
[0007] 图1为本发明无损检测苹果表面打蜡种类的方法实施例系统结构示意图； 图2为本发明陕西红富士苹果不同打蜡类型苹果表面各点光谱反射率信息的平均光 谱-反射率曲线图； 图3为本发明苹果测试样品打蜡类型的典型判别函数建模结果图。
[0008] 图4为本发明苹果预测样品打蜡类型的典型判别函数预测结果图。
【具体实施方式】
[0009] 一种无损检测苹果表面打蜡类型的方法，实施例：用水温为40-50摄氏度的盐水 清洗从超市购买的陕西红富士苹果，确保表面原有的蜡清洗干净。在室温下，人工为等量的 陕西红富士苹果分别打上工业蜡和食用蜡。静置48小时后，分别拍摄高光谱图像。采用连 续投影算法（SPA)提取鉴别苹果表面打蜡类型的特征波长，运用线性判别分析法（LDA)建 立典型判别函数。在以后的测量中，只需要得到检测样品特征波长下的反射率，结合典型判 别函数就可以实现未知打蜡类型苹果的无损检测。
[0010] 如图1所示无损检测苹果表面打蜡种类的方法实施例的系统结构示意图：光源1 为功率可调的卤素灯，通过玻璃光纤2将一束光分成两束光，再经由两个矩形聚光透镜3将 光线会聚到放在水平位移平台7上苹果样品，反射的光线由苹果样品上方的变焦聚光透镜 4接收，再由光谱仪5进行分光，之后运用面阵(XD6来采集375. 976-1026. 5nm范围内的光 谱响应，苹果放置在位移平台7上，通过软件控制水平位移平台7的移动从而得到苹果样品 的高光谱图像。支架8起到的关键作用是控制整个系统各个部件的相对位置。
[0011] 具体步骤如下： 1、 从当地超市购买128个直径约为IOOmm的陕西红富士苹果； 2、 将所有苹果样品用水温为40-50摄氏度的盐水清洗干净后，在室温下，人工为等量 的陕西红富士苹果分别打上工业蜡和食用蜡； 3、 将等量的食用蜡和工业蜡苹果做好标记静置在干净的工作台上48小时，确保苹果 表面的蜡已干，而且人眼无法区分； 4、 将样品放在水平位移平台7上，调节苹果样品的高度和光源1的强度以及矩形聚光 透镜3照射在样品上的角度，调节透镜的焦距，保证拍摄到样品整个曲面的清晰像，通过调 节相机的曝光时间使相机的拍摄效果最佳。调好后移开测试样品，在与其同一平面位置，仅 调节曝光时间完成绝对黑白板校正，再将测试样品放回高光谱拍摄系统，调到之前的曝光 时间，在完成样品黑板校正之后，再进行测试样品高光谱图像的采集，最后可以拍摄到测试 样品整个曲面清晰的高光谱图像； 5、 拍摄得到的高光谱图像包含四个光谱响应的数据，即绝对白板强度Rw，绝对黑板强 度Rd，样品黑板强度Rsd和样品强度Rs，导入HSI Analyzer图像分析软件，运用公式：
【权利要求】
1. 一种无损检测苹果表面打蜡种类的方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 1) 选取体积大小接近的苹果作为测试样品； 2) 将选取的所有苹果样品用水温为40-50摄氏度的盐水清洗干净后，将苹果分成等个 数两组，在室温下，人工在两组测试样品苹果上分别打上工业蜡和食用蜡； 3) 将两组测试样品做好标记静置在干净的工作台上48小时，确保苹果表面的蜡已干， 而且人眼无法区分； 4) 将测试样品放入高光谱图像拍摄系统，在拍摄的过程中结合黑白板校正得到测试样 品整个曲面清晰的高光谱图像； 5) 将高光谱图像结合HSI Analyzer图像分析软件得到每个被测苹果样品 375. 976-1026. 5nm范围内的相对反射率数据，依次编号保存于计算机中； 6) 运用matlab处理两组测试样品的平均光谱反射率值，结合Origin Pro8绘制两组测 试样品的平均光谱-反射率曲线图； 7) 运用连续投影算法SPA提取鉴别苹果表面打蜡类型的特征波长，得到7个特 征波长依次为：543. 255nm，679. 345nm，713. 08nm，909. 896nm，975. 722nm，1013. 845nm， 1023. 975nm ;运用线性判别分析法建立典型判别函数为： Type = -0. 252135682463851*X1 + 0.148490236828785*X2 + 1.40317402369708*X3 -2. 47596373356493*X4 + 1. 9717838692684*X5 + 0. 488728076982528*X6 -0.917816360371274*X7 - 9.48999245993855, 其中XI，X2, X3, X4, X5, X6, X7为7个特征波长下对应的光谱反射率； 8) 将需要预测样品依次进行步骤4)和5)得到预测样品反射率数据，再提取步骤7)提 取的特征波长下的反射率，运用步骤7)建立的典型判别函数进行打蜡类型的检测，当典型 判别函数的值小于〇时，打蜡类型为工业蜡，大于〇时，打蜡类型为食用蜡。
【文档编号】G01N21/31GK104406928SQ201410714312
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年12月1日 优先权日:2014年12月1日
【发明者】李柏承, 周瑶, 侯宝路, 赵曼彤, 徐邦联, 王 琦, 张大伟, 黄元申 申请人:上海理工大学