CN102788794A - 基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法，由计算机（1）、图像采集卡（2）、摄像头和图像光谱仪（3）、卤素灯（4）、光源控制器（5）、电子鼻气味探头（6）、电子鼻系统（7）、气味采集卡（8）、移物台（9）、步进电机控制器（10）以及采光室（11）组成，摄像头和图像光谱仪（3），与卤素灯（4）、电子鼻气味探头（6）固定在采光室（11）内部，图像采集卡（2）和气味采集卡（8）固定在计算机（1）内部，卤素灯（4）通过光纤与采光室（11）外部的光源控制器（5）相连接。本发明用高精度实时模式分类系统来处理数据，提高了测试的灵敏度、选择性和重复性，扩大其识别范围。

Description

基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法

技术领域

本发明涉及一种针对叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置及方法,基于高光谱图像和电子鼻多传感信息融合技术的无损检测装置及方法。

 

背景技术

叶菜类蔬菜是中国老百姓餐桌上的重要的副食品, 由于我国天气大部分地区夏秋多雨常导致真菌病害的发生,使用农药防治病害是主要的采取措施。农药直接施用到人们赖以生存的蔬菜,会多或少的蓄留在其中，形成植物性食品的农药残留，而通过食物链的作用，富集在动物体内，则形成动物性食品的农药残留。目前绝大多数蔬菜产品的农药检测仍然沿用人工感官评定方法和常规化学分析方法。常规化学分析具有较高的准确度和可靠性，但是，其试样的前处理、实验本身的耗时性以及对物料的破坏性又是许多场合所不允许的。而感官评定通常需要训练有素、经验丰富的专家来完成，判断结果随着年龄、性别、识别能力及语言文字表达能力的不同存在相当大的个体差异，即使同一人员也随其身体状态和情绪的变化产生不同的结果，难以坚持统一、客观的标准，而且劳动强度大.尤其对于保存期短、易变质的蔬菜而言，人工检测远远不能满足检测的要求。

由于机器视觉系统具有无损、可靠、快速的优点，因此在蔬菜产品的品质与安全性检测中具有技术优势。到目前为止，国内外对绝大多数蔬菜产品农药的检测采用的是人工感官评定方法，而基于单一的计算机视觉技术的蔬菜类农药检测技术也只是停留在研究实验阶段。传统的计算机视觉技术也只停留在对蔬菜产品外观特征的表达上;对蔬菜类产品的外部及内部农药检测含量更是无能为力。

电子鼻的研究始于20世纪90年代，国外的研发异常活跃。电子鼻是一种新颖的分析、识别和检测复杂嗅味和大多数挥发性成分的仪器，由传感系统和自动化模式识别系统所组成。它与普通的化学分析仪器，如色谱仪、光谱仪等不同，得到的不是被测样品中某种或某几种成分的定性与定量结果，而是给予样品中挥发成分的整体信息，也称“指纹”数据。它与人和动物的鼻子一样，“闻到”的是目标物的总体气息。它不仅可以根据各种不同的气味测到不同的信号，而且可以将这些信号与经过“学习”和“训练”后建立的数据库中的信息加以比较，进行识别判断。

在当前的蔬菜产品无损检测领域，机器视觉系统不仅在可见光区域，而且扩展到了紫外、近红外、红外、X射线等区域。高光谱图像技术就是一种集光谱信息和图像信息于一身的新技术，它是光谱分析技术和图像处理技术在最低层面上的融合技术。高光谱图像技术检测得到的蔬菜产品信息既包括图像信息又包括光谱信息。其中光谱技术能检测蔬菜产品物理结构、化学成分等，图像技术又能全面反映蔬菜产品的外在特征，所以高光谱图像既能对蔬菜产品的内外部特征进行可视化分析，也能进行其内部有效成分的定量预测。

 

发明内容

本发明的目的是解决上述存在的问题，提供一种基于高光谱图像和电子鼻多传感信息融合技术的检测装置及方法。

本发明的目的是以如下方式实现的：一种基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置，由计算机、图像采集卡、摄像头和图像光谱仪、卤素灯、光源控制器、电子鼻气味探头、电子鼻系统、气味采集卡、移物台、步进电机控制器以及采光室组成，其中一体结构的摄像头和图像光谱仪，与卤素灯、电子鼻气味探头固定在采光室内部，图像采集卡和气味采集卡固定在计算机内部，卤素灯通过光纤与采光室外部的光源控制器相连接，采光室内部设有电动机与外部的步进电机控制器相连接。

所述检测装置的检测方法，首先根据其检测标准建立知识库，先对其中一部分样品进行感官评定，或对其做常规的理化分析，建立已知农药残留叶菜类蔬菜叶片的相关信息，利用高光谱图像采集仪器和电子鼻提取已知农药残留叶菜类蔬菜叶片的相关信息的特征，建立样本信息融合模型数据库；

再利用电子鼻对被测样本进行气味信息采集；

再利用高光谱对被测样本进行图像信息采集；

最后进行信息融合和模式处理，高光谱图像采集是通过摄像头对移物台上的样本进行拍摄，经图像采集卡传入计算机，电子鼻气味采集是电子鼻气味探头对移物台进行气味采集，经过气味采集卡传入计算机，后通过图像和气味信息建立定量预测模型，与知识库中样本进行比较，最后得出检测结果。

本发明的有益效果是：

本发明采集的蔬菜被测样本信息包括图像信息、光谱信息及气味信息，不仅能快速测量出所测对象残留农药的相关的化学成分和残留农药的轻重程度，而且能快速准确地将测量数据转换成与专家嗅觉和视觉评定相一致的结果。将这些信息与已建立的已知的知识库中的信息加以比较，进行识别判断。用高精度实时模式分类系统来处理数据，提高了测试的灵敏度、选择性和重复性，扩大其识别范围。

 

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中

图1是本发明的检测装置结构示意图；

图2是本发明检测方法的流程图。

具体实施方式：

本发明对叶菜类蔬菜的农药残留的无损检测其有通用性，本发明只举一个生菜的实施实例，其他叶菜类蔬菜的农药残留的检测可参照该实施实例的方法，具体针对所测的样本的标准，建立一个新的样本知识库，就可以对被测样本进行测试了。

见附图所示，一种基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置，由计算机1、图像采集卡2、摄像头和图像光谱仪3、卤素灯4、光源控制器5、电子鼻气味探头6 、电子鼻系统7、气味采集卡8 、移物台9、步进电机控制器10、采光室11，其中摄像头和图像光谱仪一体，它们与卤素灯4,电子鼻气味探头6固定在采集室11内部，图像采集卡2和气味采集卡8固定在计算机1内部，其中卤素灯4通过光纤与采光室外部的光源控制器5相连接，采光室内部还设有电动机与外部的步进电机控制器10相连接。步进电机控制器10通过电动机和移物台9相连，由步进电机控制器10控制电动机，从而使移物台9能缓慢的前后移动。工作时，卤素灯4的光照主要是使强光尽可能的入射到被检测物的内部，使反射回来的光带入被检测物内部信息，图像光谱仪对这些反射光分成单色光源后进入摄像头，摄像头拍摄得到的图像经过数据采集卡传入计算机。

    对于检测装置的检测方法，本发明对大量的农药残留的生菜进行分析并把它们作为标准样本，建立知识库，然后对被测生菜的农药残留情况进行判断。

    电子鼻气味采集：让被测生菜在采集室富集几分钟，运行软件平台Labwindows/CVI，测试气味相关特征。

    高光谱图像采集：运行计算机软件Spectral Image System Demo 可见光软件，设置相应参数并进行白板标定，点击move测量生菜高光谱图像。

进行信息融合和模式处理：高光谱图像采集是通过摄像头对移物台上的生菜样本进行拍摄，经图像采集卡传入计算机。电子鼻气味采集电子鼻气味探头对移物台进行气味采集，经过气味采集卡传入计算机。后通过图像和气味信息用主成分分析法进行特征提取，再利用线性的多变量校正是偏最小二乘法和非线性的神经网络建立生菜指标的定量预测模型。最后与知识库中的生菜样本进行比较，最后得出检测结果。

在图像和气味信息的特征提取上主要是主成分分析法(PCA)，再利用线性的多变量校正是偏最小二乘法(PLS)和非线性的神经网络(ANN)建立蔬菜产品内部品质指标的定量预测模型。主成分分析法是一种用于图像和气体分类的线性技术。它能提取单一数组中的系统变化量，并将多维空间的信息在低维空间(通常是二维)表现出来，所以可用于寻找最重要的变量和样本分类。偏最小二乘法也是一种线性方法，这种方法可以克服变量共线问题，还可以消除系统的噪声，使建立的模型预报准确度更高。对于用选择性较差的传感器组成的阵列，各个传感器响应的相关性较大，其信号用PLS方法处理是比较合适的。人工神经网络法是接近人类大脑思维方法的一种算法，它通过大量简单的处理单元即神经元广泛地互为连接而形成复杂的网络系统，可以通过训练学习外部环境。这种方法适于处理非线性数据，能容忍传感器的漂移和噪声(约10% )，并具有较高的预测精度。

所述的融合分为原始数据融合、特征数据融合、决策数据融合等多个层次的融合。在高光谱图像信息和电子鼻的气味信息融合中所用的融合方式主要是特征层融合和决策层融合两种，本发明采集得到的原始信息主要包括对图像信息数据、光谱信息数据及气味信息数据，通过适当的预处理进行数据融合。特征数据融合是指先分别从图像信息数据、光谱信息数据及气味信息中提取特征值，然后在所提取的特征值的基础上进行融合。本发明就是将图像信息与气味信息融合起来提取特征与已经建立的知识库方法，最终得到被测样本农药残留的种类及残留农药的轻重程度。

Claims (2)

1.一种基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置，其特征在于由计算机、图像采集卡、摄像头和图像光谱仪、卤素灯、光源控制器、电子鼻气味探头、电子鼻系统、气味采集卡、移物台、步进电机控制器以及采光室组成，其中一体结构的摄像头和图像光谱仪，与卤素灯、电子鼻气味探头固定在采光室内部，图像采集卡和气味采集卡固定在计算机内部，卤素灯通过光纤与采光室外部的光源控制器相连接，采光室内部设有电动机与外部的步进电机控制器相连接。

2.根据权利要求1所述检测装置的检测方法，其特征在于首先根据其检测标准建立知识库，先对其中一部分样品进行感官评定，或对其做常规的理化分析，建立已知农药残留叶菜类蔬菜叶片的相关信息，利用高光谱图像采集仪器和电子鼻提取已知农药残留叶菜类蔬菜叶片的相关信息的特征，建立样本信息融合模型数据库；

再利用电子鼻对被测样本进行气味信息采集；

再利用高光谱对被测样本进行图像信息采集；

最后进行信息融合和模式处理，高光谱图像采集是通过摄像头对移物台上的样本进行拍摄，经图像采集卡传入计算机，电子鼻气味采集是电子鼻气味探头对移物台进行气味采集，经过气味采集卡传入计算机，后通过图像和气味信息建立定量预测模型，与知识库中样本进行比较，最后得出检测结果。

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