基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷快速无损识别方法与流程

本发明涉及水果表面缺陷无损检测技术领域，尤其涉及一种基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷快速无损识别方法。

背景技术

苹果在世界水果市场上占据着非常重要的地位。因其富含丰富的维生素营养，是世界四大水果苹果、葡萄、柑桔和香蕉之冠。然而，在苹果的生长过程中，经常会受到各种因素的影响导致苹果表面出现缺陷，从而影响苹果的外观，甚至使其丧失了可食性，极大地影响了苹果的品质和销售。由此可见，对新鲜苹果的表面缺陷检测显得尤为重要。传统的检测方法大多是人工操作，耗时耗力，而且效率低，无法满足大规模生产的需求。因此，开发研制一种快速、无损、高效的苹果表面缺陷检测方法在水果分级领域中具有较好的应用前景。

高光谱成像技术集图像信息与光谱信息于一身，在获得样本图像的同时，还为图像上每个像素点提供其波长点的光谱信息，实现了“图谱合一”，是近年来应用于检测农产品品质非常热门的无损检测技术。通常被测样本感兴趣区域（rois）与正常区域之间的光谱值在某些特征波段下会存在较大差异。因此，在此特征波段下的图像中，采用模式识别方法对被测样本进行判别分析，从而实现被测样本在线检测。由此可见，高光谱成像技术结合了图像分析与光谱技术两者的优点，可利用高光谱成像技术实现对苹果表面缺陷的快速无损检测。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷快速无损识别方法，旨在实现快速、无损的识别。

本发明的技术方案：一种基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷快速无损识别方法，其特征在于：该方法的步骤如下：

1）收集完好无损和表面有缺陷苹果样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；对样本集中的样本运用高光谱图像采集系统进行光谱扫描，采集苹果样本的高光谱图像，并对采集到的苹果高光谱图像进行黑白校正，得到校正和检验样本集高光谱图像；

2）为了保证高光谱图像中仅有苹果样本信息，通过求取苹果果实区域中所有采样点下光谱的平均值，构建掩膜以去除背景，使高光谱图像中仅含有苹果样本信息；

3）提取校正和检验样本集中苹果样本正常区域以及表面有缺陷区域的平均光谱，得到校正和检验样本集原始光谱数据；

4）采用多元散射校正（msc）对校正和检验样本集原始光谱进行预处理，以消除表面散射以及光程变化对光谱的影响；

5）采用偏最小二乘判别分析方法结合化学计量学建立苹果表面缺陷识别模型，然后对该模型校正并预测评估，利用校正集样本和检验集样本分别检验模型对苹果表面缺陷的正确识别率。

所述步骤1）中的高光谱图像采集系统包括：ccd相机、成像光谱仪、镜头、漫反射光源、电动平移台、电动升降台、暗箱和计算机，苹果样本放在电动平移台上。

所述步骤1）中的高光谱图像采集系统中ccd相机的曝光时间是9.5ms，相机镜头与样本距离为40cm，电动平移台的移动速度是1.35cm/s，光谱采集范围为400~1000nm，光谱波段为256个；漫反射光源为四个200w溴钨灯，采用梯形结构安装于暗箱中。

所述的步骤2）和步骤3）采用envi5.4图像处理软件实现苹果高光谱图像的去背景处理以及原始光谱数据的提取。

所述的步骤4）采用matlabr2016b软件实现对样本原始光谱数据的预处理。

本发明提供的光谱数据的预处理方法（多元散射校正（msc））有效地降低了噪声信号对原始光谱数据的干扰，有利于对原始高光谱数据进行深度挖掘。

本发明通过采集苹果的高光谱图像，获取苹果感兴趣区域的平均光谱反射率，采用偏最小二乘判别分析方法结合化学计量学建立了苹果表面缺陷的识别模型，为苹果表面缺陷的识别提供了一种快速、无损、准确的方法。

附图说明

图1为本发明实施例提供的其中三个苹果样本在波长660.82nm下的高光谱图像所构建的掩膜图；

图2为本发明实施例提供的经过去除背景处理后的其中三个带有表面缺陷苹果样本的高光谱图像；

图3为本发明实施例提供的完好无损和表面有缺陷苹果样本高光谱图像的原始光谱曲线图；

图4为本发明实施例提供的经过多元散射校正（msc）处理后的平均光谱曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述，以下列举的仅是本发明的具体实施例，但本发明的保护范围并不仅限于此。

一种基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷快速无损识别方法，包括以下步骤：

1.收集完好无损和表面有缺陷苹果样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；对样本集中的样本运用高光谱图像采集系统进行光谱扫描，其中ccd相机的曝光时间是9.5ms，相机镜头与样本距离为40cm，电动平移台的移动速度是1.35cm/s，采集400~1000nm波段高光谱图像，并对采集到的苹果高光谱图像进行黑白校正，得到校正和检验样本集高光谱图像；即在与样本采集相同的系统条件下，首先扫描标准白色校正板，得到全白的标定图像w；然后，盖上相机的镜头盖进行图像采集得到全黑的标定图像；最后，按照下面校正公式完成图像标定，采集得到的原始图像i变成校正图像r。

2.为了保证高光谱图像中仅有苹果样本信息，通过求取苹果果实区域中所有采样点下光谱的平均值，构建掩膜以去除背景，使高光谱图像中仅含有苹果样本信息；

3.提取校正和检验样本集中苹果样本正常区域以及表面有缺陷区域的平均光谱，得到校正和检验样本集原始光谱数据；

4.采用多元散射校正（msc）对校正和检验样本集原始光谱进行预处理，以消除表面散射以及光程变化对光谱的影响；

5.采用偏最小二乘判别分析方法结合化学计量学建立苹果表面缺陷识别模型，然后对该模型校正并预测评估，利用校正集样本和检验集样本分别检验模型对苹果表面缺陷的正确识别率。

实施例：

1.本实施例中在当地沃尔玛超市选取一批大小均匀完好无损和表面有缺陷苹果样本（共120个）随机分配，建立校正样本集（90）和检验样本集（30）；对样本集中的样本运用高光谱图像采集系统进行光谱扫描，其中ccd相机的曝光时间是9.5ms，相机镜头与样本距离为40cm，电动平移台的移动速度是1.35cm/s。

图像采集过程由spectralsens（spectralimagingltd.，finland）软件控制，光谱范围为集400~1000nm，在此范围内共256个波段。

对采集到的苹果高光谱图像进行黑白校正，得到校正和检验样本集高光谱图像；即在与样本采集相同的系统条件下，首先扫描标准白色校正板，得到全白的标定图像w；然后，盖上相机的镜头盖进行图像采集得到全黑的标定图像；最后，按照下面校正公式完成图像标定，采集得到的原始图像i变成校正图像r。

2.为了保证高光谱图像中仅有苹果样本信息，在envi5.4（researchsystem，inc.，usa）图像处理软件中通过求取苹果果实区域中所有采样点下光谱的平均值，构建掩膜以去除背景，使高光谱图像中仅含有苹果样本信息；即选择样本和背景反射率差异大的波段对采集的高光谱图像进行分割，当某像素对应的光谱值大于阈值时被保留，小于阈值时，被置为0。本实施例中选择阈值为0.05。然后求取果实区域中所有采样点下光谱的平均值。其中三个苹果样本在波长660.82nm下的高光谱图像所构建的掩膜如图1所示。经过去除背景处理后的其中三个苹果样本的高光谱图像如图2所示。

3.在envi5.4图像处理软件中提取苹果正常区域以及表面有缺陷区域中所有采样点下光谱的平均值，形成完好无损苹果样本以及表面有缺陷苹果样本的平均光谱曲线如图3所示，得到校正和检验样本集原始光谱数据；

4.采用多元散射校正（msc）对校正和检验样本集原始光谱进行预处理，以消除表面散射以及光程变化对光谱的影响；经过多元散射校正处理后的平均光谱曲线图如图4所示；

5.采用偏最小二乘判别分析方法结合化学计量学建立苹果表面缺陷识别模型，然后对该模型校正并预测评估，利用校正集样本和检验集样本分别检验模型对苹果表面缺陷的正确识别率，其校正集的正确识别率为100%，检验集的正确识别率高达100%。

由以上实施例可以看出，本发明利用高光谱成像技术识别苹果表面缺陷不但能实现快速无损检测，而且识别效果很好。

最后，本发明的上述实施方案都只能认为是对本发明的说明而不能限制本发明。权利要求书指出了本发明的保护范围，因此，在与本发明的权利要求书相当的含义和范围内的任何改变，都应认为是包括在权利要求书的范围内。