CN110596117A - 一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，具体涉及水果品质无损检测技术领域。该方法是首先利用高光谱成像光谱仪采集损伤苹果的光谱图像，然后对光谱图像进行校正，再利用ENVI获取图像上完好与损伤区域的平均光谱曲线，分析光谱特性，再利用多元散射校正法对光谱数据进行预处理，其次，利用二次连续投影算法分析光谱数据，筛选特征波段，并对特征波段图像进行掩膜处理，去除背景干扰，再进行主成分分析确定完好与损伤区域差异明显的有效检测图像，最后采用固定阈值法分割出损伤区域，分割图像中依然存在因光照影响而误分的小面积区域，再利用图像的膨胀、腐蚀和删除小面积区域操作来实现损伤区域的精确分割。
Description
技术领域
本发明涉及水果品质无损检测技术领域，具体涉及一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法。
背景技术
苹果是我国种植面积最广，产量最大的水果。但苹果在采摘、分装和运输过程中会不可避免地受到摩擦、碰撞或挤压，造成不同程度的机械损伤。轻微机械损伤是最难检测和识别的，因为这种损伤在初期很不明显，尤其是当损伤发生在苹果表皮颜色较深的部位。但机械损伤破坏了苹果内部的组织结构，会加速苹果营养成分的流失和衰老的进程。同时，机械损伤部位更容易受到细菌侵染，使得损伤程度进一步加大，甚至演变为霉变或者腐烂，若不及时检测，会影响其他优质果，降低整批苹果的储藏能力和销售价格。
高光谱成像技术，作为新一代的光电无损检测技术，结合了光谱技术和图像技术的主要优势，目前对苹果的损伤检测中并未将该技术进行有效利用。利用高光谱成像光谱仪采集到的高光谱图像是由二维图像空间信息和一维光谱信息构成的立方体。在图像空间维上，高光谱图像与一般的图像类似，用于表述样品的空间分布；在图像光谱维上，高光谱图像的每一个像元可得到一条连续的光谱曲线，基于光谱数据建立模型可以实现对物体与目标的识别与检测。
发明内容
本发明的目的是针对上述不足，提出了一种基于高光谱成像技术，可以在不破坏苹果的情况下，快速检测苹果表面的轻微损伤的检测方法。
本发明具体采用如下技术方案：
一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，包括以下步骤：
步骤一：构建一套高光谱图像采集系统，利用高光谱成像系统采集损伤苹果的高光谱图像；
步骤二：对获取的高光谱图像进行校正处理，并分析苹果完好与损伤部分的光谱曲线特性，去除含有大量噪声的首尾波段，保留503～989nm波段进行后续分析处理；
步骤三：对光谱数据进行预处理，并利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段；
步骤四：对特征波段图像进行掩膜，去除背景干扰；
步骤五：对去除背景后的特征波段图像进行主成分分析，并选取完好与损伤区域差异明显的第二主成分图像PC2作为检测损伤的有效图像，用于后续分析处理；
步骤六：对PC2图像利用5*5的高斯低通滤波器保存图像中的低频成分，使图像平滑；
步骤七：采用固定阈值法分割PC2中的损伤部位；
步骤八：对损伤分割后的图像再利用图像的膨胀、腐蚀和删除小面积区域操作来实现损伤区域的精确分割。
优选地，所述步骤一中构建的高光谱图像采集系统包括高光谱成像光谱仪、4个室内高光谱照明灯、样品载物台、计算机和暗箱。
优选地，所述步骤三中，采用多元散射校正法对光谱数据进行预处理，具体校正过程为：
通过式(1)计算平均光谱：
通过式(2)进行一元线性回归：
通过式(3)进行多元散射校正：
其中，A表示n×p维校正光谱数据矩阵，n为校正样品数，p为波长数，表示所有样品原始光谱在各个波长点处求平均值得到的平均光谱矢量，Ai为1×p维光谱矩阵，表示单个样品光谱矢量，mi和bi分别表示各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量。
优选地，步骤三中利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段，首先利用连续投影算法从503nm～989nm波段提取能够有效区分完好与损伤的特征波段集合S1，S1包括9个波段，分别是503nm，720nm，742nm，821nm，848nm，907nm，913nm，923nm和940nm，然后对S1再次使用连续投影算法筛选出2个特征波段，分别是821nm和940nm，构成波段集合S2。
优选地，所述步骤七中，采用固定阈值法对PC2进行损伤分割，阈值为162。
本发明具有如下有益效果：
该方法是首先利用高光谱成像光谱仪采集损伤苹果的光谱图像，然后对光谱图像进行校正，再利用ENVI获取图像上完好与损伤区域的平均光谱曲线，分析光谱特性，再利用多元散射校正法对光谱数据进行预处理，其次，利用二次连续投影算法分析光谱数据，筛选特征波段，并对特征波段图像进行掩膜处理，去除背景干扰，再进行主成分分析确定完好与损伤区域差异明显的有效检测图像，最后采用固定阈值法分割出损伤区域，分割图像中依然存在因光照影响而误分的小面积区域，再利用图像的膨胀、腐蚀和删除小面积区域操作来实现损伤区域的精确分割；
该检测方法操作简单，对苹果无任何破坏，且能够同时满足损伤检测速度和精度需求。
附图说明
图1为基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法流程框图；
图2a为苹果的特征波段821nm的图像；
图2b为苹果的特征波段940nm的图像；
图3为主成分分析后的第二主成分图像；
图4为苹果损伤检测结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
如图1-图4所示，一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，包括以下步骤：
步骤一：构建一套高光谱图像采集系统，利用高光谱成像系统采集损伤苹果的高光谱图像；
构建的高光谱图像采集系统包括高光谱成像光谱仪(SOC710VP，USA)、4个75W的室内高光谱照明灯(CrawImiacle,China)、样品载物台、计算机(LAPTOP-A5R0O41，LENOVO)和暗箱。SOC710VP光谱仪的成像范围是400～1 000nm(128个波段)，分辨率约为4.69nm，扫描速度为32s/cube，并内置12-bit动态范围的C-Mount CCD相机。
构建苹果人工轻微损伤装置，并对苹果进行损伤。用硬纸盒制造一个高度为160mm，角度为20.4°，带有底部的斜坡，将待损伤苹果固定至斜坡底部(为了防止苹果损伤面的对立面也因受力造成损伤，在斜坡底部加固一定厚度的塑料泡沫，以增加缓冲)，使得从斜坡顶部固定位置自由滑落的实心钢球(重量为175g)对苹果的赤道部位造成面积约为1cm2的机械损伤(为了防止铁球撞破苹果表皮，在苹果待损伤面的前方放置一层薄纸片)。
构建高光谱成像系统采集苹果完好与轻微损伤的高光谱图像。该系统主要由高光谱成像光谱仪(SOC710VP，USA)，4个75W的室内高光谱照明灯(CrawImiacle,China)，样品载物台，计算机(LAPTOP-A5R0O41，LENOVO)，暗箱等组成。其中，SOC710VP光谱仪的成像范围是400～1 000nm(128个波段)，分辨率约为4.69nm，扫描速度为32s/cube，并内置12-bit动态范围的C-Mount CCD相机。根据测量样本和使用环境的光线条件，确保高光谱图像的完整清晰且不失真，反复调试高光谱成像系统的各参数，将样本表面至镜头的垂直距离设置为255mm，CCD相机的积分时间和增益设置为20ms和4。在保证采集系统参数不变的情况下，依次获取完好与损伤后的苹果高光谱图像，将单个苹果依次放置于黑色托盘上，托盘放置于载物台上方，调整苹果位置与相机的镜头在一条直线上，等待光谱仪内置设备的推扫，获取(每个仅获取一次)样本完整的光谱图像。
步骤二：对获取的高光谱图像进行校正处理，并分析苹果完好与损伤部分的光谱曲线特性，去除含有大量噪声的首尾波段，保留503～989nm波段进行后续分析处理；
步骤二中，高光谱图像校正处理，利用的是全白光谱图像Rw，全黑光谱图像Rd，依据公式(4)完成的，采集到的原始图像Rori变成校正后的图像R。
步骤三：对光谱数据进行预处理，并利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段；
步骤三中，采用多元散射校正法对光谱数据进行预处理，具体校正过程为：
通过式(1)计算平均光谱：
通过式(2)进行一元线性回归：
通过式(3)进行多元散射校正：
其中，A表示n×p维校正光谱数据矩阵，n为校正样品数，p为波长数，表示所有样品原始光谱在各个波长点处求平均值得到的平均光谱矢量，Ai为1×p维光谱矩阵，表示单个样品光谱矢量，mi和bi分别表示各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量。
步骤三中利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段，首先利用连续投影算法从503nm～989nm波段提取能够有效区分完好与损伤的特征波段集合S1，S1包括9个波段，分别是503nm，720nm，742nm，821nm，848nm，907nm，913nm，923nm和940nm，然后对S1再次使用连续投影算法筛选出2个特征波段，分别是821nm和940nm，构成波段集合S2。
步骤四：对特征波段图像进行掩膜，去除背景干扰；
步骤五：对去除背景后的特征波段图像进行主成分分析，并选取完好与损伤区域差异明显的第二主成分图像PC2作为检测损伤的有效图像，用于后续分析处理；
步骤五中，采用主成分分析获取检测损伤的有效图像。本发明是对利用二次连续投影算法提取的特征波段集S2进行主成分分析，获得两个PC图像，通过对比各PC图像，PC2中损伤区域与周围完好部分界限明显清晰，故将PC2确定为后续处理分析的有效图像。
步骤六：对PC2图像利用5*5的高斯低通滤波器保存图像中的低频成分，使图像平滑；
步骤七：采用固定阈值法分割PC2中的损伤部位，采用固定阈值法对PC2进行损伤分割，阈值为162。
步骤八：对损伤分割后的图像再利用图像的膨胀、腐蚀和删除小面积区域操作来实现损伤区域的精确分割。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：构建一套高光谱图像采集系统，利用高光谱成像系统采集损伤苹果的高光谱图像；
步骤二：对获取的高光谱图像进行校正处理，并分析苹果完好与损伤部分的光谱曲线特性，去除含有大量噪声的首尾波段，保留503～989nm波段进行后续分析处理；
步骤三：对光谱数据进行预处理，并利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段；
步骤四：对特征波段图像进行掩膜，去除背景干扰；
步骤五：对去除背景后的特征波段图像进行主成分分析，并选取完好与损伤区域差异明显的第二主成分图像PC2作为检测损伤的有效图像，用于后续分析处理；
步骤六：对PC2图像利用5*5的高斯低通滤波器保存图像中的低频成分，使图像平滑；
步骤七：采用固定阈值法分割PC2中的损伤部位；
步骤八：对损伤分割后的图像再利用图像的膨胀、腐蚀和删除小面积区域操作来实现损伤区域的精确分割。
2.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，其特征在于，所述步骤一中构建的高光谱图像采集系统包括高光谱成像光谱仪、4个室内高光谱照明灯、样品载物台、计算机和暗箱。
3.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，其特征在于，所述步骤三中，采用多元散射校正法对光谱数据进行预处理，具体校正过程为：
通过式(1)计算平均光谱：
通过式(2)进行一元线性回归：
通过式(3)进行多元散射校正：
其中，A表示n×p维校正光谱数据矩阵，n为校正样品数，p为波长数，表示所有样品原始光谱在各个波长点处求平均值得到的平均光谱矢量，Ai为1×p维光谱矩阵，表示单个样品光谱矢量，mi和bi分别表示各样品光谱Ai与平均光谱进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量。
4.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，其特征在于，步骤三中利用二次连续投影算法分析光谱数据，确定特征波段，首先利用连续投影算法从503nm～989nm波段提取能够有效区分完好与损伤的特征波段集合S1，S1包括9个波段，分别是503nm，720nm，742nm，821nm，848nm，907nm，913nm，923nm和940nm，然后对S1再次使用连续投影算法筛选出2个特征波段，分别是821nm和940nm，构成波段集合S2。
5.如权利要求1所述的一种基于高光谱成像的苹果表面损伤快速无损检测方法，其特征在于，所述步骤七中，采用固定阈值法对PC2进行损伤分割，阈值为162。
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