一种枇杷采后果肉可溶性固形物分布成像的方法与流程

技术特征：

1.一种枇杷采后果肉可溶性固形物分布成像的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立基于枇杷果肉光谱检测可溶性固形物含量的定量线性回归方程；

步骤1.1：采集n个枇杷样本分别记为M₁、M₂、M₃、…、M_n；

步骤1.2：对于每一个枇杷样本M_i，1＜i＜n，去除外果皮后，沿果肉赤道平面对切并去核、去除内果皮，选择与赤道平面平行的切割平面切开果肉，形成两个端部果块和多个环形果块，切割平面间距离为0.6厘米；果肉两端部果块不再进行细分切割，其余每个环形果块环向等分切割成若干块，再沿果肉厚度方向等分切割成若干块，共获得m块果肉切块，分别记为M_i，j，1＜j＜m；

步骤1.3：采集每个果肉切块M_i，j的每个侧面的高光谱图像；

步骤1.4：采用国家标准方法测定每个果肉切块M_i，j的可溶性固形物含量，并分别作为果肉切块M_i，j的可溶性固形物含量参考值y^i，j；

步骤1.5：对于每个果肉切块块M_i，j，选取382nm、387nm、406nm、408nm、412nm、456nm、485nm、510nm、539nm、562nm、933nm、967nm、998nm、1030nm波长为枇杷果肉可溶性固形物含量检测的特征波长，并获取果肉切块M_i，j的所有侧面的高光谱图像中果肉部分所有像素点在各特征波长的光谱平均值，分别记为

步骤1.6：采用多元线性回归将步骤1.5中果肉切块M_i，j的各特征波长的光谱平均值与步骤1.4中的果肉切块M_i，j的可溶性固形物参考值y^i，j进行关联拟合，建立预测模型，关联过程采用以下线性回归方程一进行：

$\begin{array}{c}{y}^{i,j}=a\×{\mathrm{\λ}}_{382nm}^{i,j}+b\×{\mathrm{\λ}}_{387nm}^{i,j}+c\×{\mathrm{\λ}}_{406nm}^{i,j}-d\×{\mathrm{\λ}}_{408nm}^{i,j}-e\×{\mathrm{\λ}}_{412nm}^{i,j}-f\×{\mathrm{\λ}}_{456nm}^{i,j}+g\×{\mathrm{\λ}}_{485nm}^{i,j}\\ +h\×{\mathrm{\λ}}_{510nm}^{i,j}+k\×{\mathrm{\λ}}_{539nm}^{i,j}+l\×{\mathrm{\λ}}_{562nm}^{i,j}+r\×{\mathrm{\λ}}_{933nm}^{i,j}-s\×{\mathrm{\λ}}_{967nm}^{i,j}+t\×{\mathrm{\λ}}_{998nm}^{i,j}+u\×{\mathrm{\λ}}_{1030nm}^{i,j}+v\end{array}$

建立用于预测枇杷果肉光谱检测可溶性固形物含量的定量线性回归方程二：

$\begin{array}{c}{y}^{\′}=-685.14\×{{\mathrm{\λ}}_{382nm}}^{\′}+596.42\×{{\mathrm{\λ}}_{387nm}}^{\′}+141.74\×{{\mathrm{\λ}}_{406nm}}^{\′}-98.84\×{{\mathrm{\λ}}_{408nm}}^{\′}-38.22\×{{\mathrm{\λ}}_{412nm}}^{\′}-46.04\×{{\mathrm{\λ}}_{456nm}}^{\′}+9.81\×{{\mathrm{\λ}}_{485nm}}^{\′}\\ +55.60\×{{\mathrm{\λ}}_{510nm}}^{\′}+19.97\×{{\mathrm{\λ}}_{539nm}}^{\′}+22.31\×{{\mathrm{\λ}}_{562nm}}^{\′}+7.14\×{{\mathrm{\λ}}_{933nm}}^{\′}-6.49\×{{\mathrm{\λ}}_{967nm}}^{\′}-33.41\×{{\mathrm{\λ}}_{998nm}}^{\′}+24.31\×{{\mathrm{\λ\λ}}_{1030nm}}^{\′}+7.68\end{array};$

步骤2：获得待测枇杷内部果肉的可溶性固形物含量分布图；

步骤2.1：选取待测枇杷样本N；

步骤2.2：对待测枇杷样本N进行切块，切块方法按照步骤1.2描述方法进行，获得N_z，1＜z＜p共p块果肉切块，记录下果肉切块N_z在待测枇杷样本N的空间坐标；

步骤2.3：采集果肉切块N_z的各个切面的高光谱图像，并获得图像中每个像素点在特征波长382nm、387nm、406nm、408nm、412nm、456nm、485nm、510nm、539nm、562nm、933nm、967nm、998nm、1030nm处的光谱值，分别记为其中，^{(α，β，γ)}为每个像素点的坐标信息，α为横坐标信息，β为纵坐标信息，γ为切面标识信息；

步骤2.4：将步骤2.3中的待测枇杷果肉切块N_z的各个切面每个像素点在各特征波长处的光谱值代入步骤1.6的定量线性回归方程二中，计算得到每个像素点的可溶性固形物预测值y^{z，(α，βγ)′}，并根据每个像素点在所在切面的高光谱图像中的空间坐标，形成果肉切块N_z的各个空间坐标的可溶性固形物含量分布图；

步骤2.5：根据步骤2.4获得的果肉切块N_z的各个切面的可溶性固形物含量分布图，以及切块N_z在样本N中的空间坐标，采用双三次插值算法获得样本N内部可溶性固形物含量的网格状空间立体分布图，实现枇杷采后内部果肉可溶性固形物分布的空间可视化成像。

2.根据权利要求1所述的一种枇杷采后果肉可溶性固形物分布成像的方法，其特征在于，步骤1.2中，每个环形果块环向等分切割成若干块过程中，若环形果块外圈直径＜1.2厘米，则等分切割成4块，若1.2厘米＜环形果块外圈直径＜2.4厘米，则等分切割成8块，若环形果块外圈直径＞2.4厘米，则等分切割成12块。

3.根据权利要求1所述的一种枇杷采后果肉可溶性固形物分布成像的方法，其特征在于，步骤1.2中，沿果肉厚度方向等分切割成若干块时，若果肉厚度＜0.6厘米，则厚度方向不切割，若0.6厘米＜果肉厚度＜1.2厘米，则厚度方向等分切割成2块，若果肉厚度＞1.2厘米，则厚度方向等分切割成3块。