CN113686803A - 基于智能手机的苹果糖度无损测量装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能手机的苹果糖度无损测量装置及方法，其中，该装置主要包括：装置机壳和光学设备，其中，装置机壳包括基座、后壳、卡口结构、手机上下挡板及外胀紧套，后壳安装与基座的背面，卡口结构嵌入后壳，且与预设智能手机的摄像头对准，手机上下挡板安装在基座正面的上方和下方，外胀紧套套在卡口结构外围；光学设备包括光学测头、近红外激光二极管光源及开关组合，光学测头与卡口结构旋合，近红外激光二极管光源安装在光学测头内部，且与开关组合连接。该装置体积小、便携性高，其中，光学测头特殊结构设计，保证手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度。
Description
技术领域
本发明涉及苹果糖度检测技术领域，特别涉及一种应用智能手机的苹果糖度无损测量装置及方法。
背景技术
现有苹果糖度检测技术多为有损检测，利用其榨汁后果汁的折射率测量糖度，这种检测方法会损坏果品，造成较大的浪费，而且不宜在其成长阶段进行糖度测量，难以指导后续农作物培育等，此外此种检测方式效率低下，不适合大规模的测量。
因此，该技术领域相继提出多种无损检测装置及方法，例如，相关技术一公开了一种近红外苹果糖度无损检测装置及方法，其应用近红外发光二极管照射苹果后，采用光电检测器采集漫反射信号，随后建立漫反射信号电压值和糖度真实值之间的模型从而完成苹果糖度的测量。相关技术二公开了一种水果糖度无损检测方法装置、计算机设备和存储介质，其采用手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像，随后应用各模块处理，最终得到糖度值。
但相关技术特征一采用装置复杂，不便携难以普及；相关技术特征二采集漫反射光所用方式为其所述的分光子系统，包括：光学狭缝、准直透镜、反射光栅、手机摄像头，该模块构成复杂，应用光学器件提高装置成本，且光学系统搭建难以保证精度；此外，其光线采集子系统由LED光源组成，光源功率为500mW，采用插电式(双头插头)供电，光源功率较大，耗电量高，且由于供电方式装置不便携带，很难进行日常应用普及。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种基于智能手机的苹果糖度无损测量装置。
本发明的另一个目的在于提出一种基于智能手机的苹果糖度无损测量方法。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，包括：装置机壳、光学设备和配套软件，其中，所述装置机壳包括基座、后壳、卡口结构、手机上下挡板及外胀紧套，所述后壳安装与所述基座的背面，所述卡口结构嵌入所述后壳，且与预设智能手机的摄像头对准，所述手机上下挡板安装在所述基座正面的上方和下方，所述外胀紧套套在所述卡口结构外围；所述光学设备包括光学测头、近红外激光二极管光源、开关组合及控制电路，所述光学测头与所述卡口结构旋合，所述近红外激光二极管光源安装在所述光学测头内部，且通过所述控制电路与所述开关组合连接
本发明实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，体积小且便携性高，同时，光学测头特殊结构设计，保证手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度，此外，配套软件与装置配套性好，操作简单，测量方便，且配套软件具有动态测量及静态测量两种测量方式应用方便，更易普及。
另外，根据本发明上述实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述光学测头上装有黑色软橡胶垫，以减少苹果测点形状各异而与测头间存在间隙测头间存在间隙。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述近红外激光二极管光源包括四种不同波长且并联的近红外激光二极管，其中，波长分别为：830nm、850nm、905nm和980nm。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述光学测头采用阶梯孔设计放置所述近红外激光二极管光源，以对四种近红外激光二极管进行限位，保证四种近红外激光二极管相对所述光学测头整体位置不变。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述开关组合包括四个按键，每个按键分别控制四种不同波长的近红外激光二极管，用户通过依次按下四个按键，完成四个波长下漫反射图像的采集。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述光学设备还包括：4.5V供电设备，安装于所述后壳上，用于为所述近红外激光二极管光源提供电能。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，基于上述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，包括以下步骤：步骤S1，使用所述预设智能手机下载配套软件，再将所述预设智能手机放置在所述装置机壳中，其中，所述预设智能手机的摄像头对准所述卡口结构；步骤S2，准备多个同品种苹果，并分别标记所述多个同品种苹果的样本点；步骤S3，将所述光学测头分别对准样本点，并依次按下所述四个按键，使四种近红外激光二极管依次照射样本点，同时使摄像头依次拍摄四种波长多光谱图像；步骤S4，将所述四种波长上传至所述配套软件中进行处理，得到苹果糖度值。
本发明实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，采用的装置体积小且便携性高，同时，光学测头特殊结构设计，保证手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度，此外，配套软件与装置配套性好，操作简单，测量方便，且配套软件具有动态测量及静态测量两种测量方式应用方便，更易普及。
另外，根据本发明上述实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述配套软件中包括图像处理模块和糖度预测模型，其中，所述图像处理模块，用于处理样本点的四种波长原始图像，得到图像亮斑灰度值平均值；所述糖度预测模型，用于根据所述图像亮斑灰度值平均值预测所述样本点的苹果糖度值。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述图像处理模块的工作过程为：对所述四种波长多光谱图像进行灰度处理，得到灰度图像；利用大津法对所述灰度图像进行阈值计算，以对所述灰度图像进行二值化处理，得到亮斑外轮廓；对所述亮斑外轮廓进行填充，并将填充后的图像二值化，遍历图像所有像素点，提取其中为填充色的像素点，记录其坐标；根据所述坐标提取对应的原图上的灰度值，求和后计算平均值，得到图像亮斑灰度值平均值。
进一步地，在本发明的一个实施例中，采用现有有损糖度检测仪对样本点的糖度值进行检测，获得已知糖度值；将所述图像处理模块会的四个灰度值与所述已知糖度值构建成样本点数据集，使用全连接神经网络对所述样本点数据集进行拟合，获得所述糖度预测模型。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明一个实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置的示意图；
图2是本发明一个实施例的装置机壳的结构示意图，(a)为装置机壳的背面，(b)为装置机壳的正面；
图3是本发明一个实施例的装置机壳中外胀紧套的结构示意图；
图4是本发明一个实施例的光学设备的结构示意图，(a)光学设备为俯视图，(b)光学设备为正视图；
图5是本发明一个实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法的流程图；
图6是本发明一个实施例的图像处理模块的执行流程图；
图7是本发明一个实施例的配套软件的执行流程图。
附图标记说明：
100-装置机壳、101-基座、102-后壳、103-卡口结构、104-手机上下挡板、105-外胀紧套、200-光学设备、201-光学测头、202-近红外激光二极管光源、203-开关组合和204-4.5V供电设备。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置及方法，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置。
图1是本发明一个实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置的示意图。
如图1所示，该装置包括：装置机壳100、光学设备200和配套软件。
其中，如图2和3所示，装置机壳100包括基座101、后壳102、卡口结构103、手机上下挡板104及外胀紧套105，后壳102安装与基座101的背面，卡口结构104嵌入后壳102，且与预设智能手机的摄像头对准，手机上下挡板104安装在基座101正面的上方和下方，外胀紧套105套在卡口结构103外围。装置机壳100起到将预设智能手机、光学测头201、等附件组合连接到一起并保证其之间相对位置固定、定位可靠等作用。
需要说明的是，基座101和卡口结构103可以是一体的，后壳102与摄像头对准位置设有与卡口结构103尺寸相同的孔，卡口结构103通过该孔嵌出后壳102。
如图4所示，光学设备200包括光学测头201、近红外激光二极管光源202、开关组合203及控制电路，光学测头201与卡口结构103旋合，近红外激光二极管光源202安装在光学测头201内部，且通过控制电路与开关组合203连接。该光学设备200减小装置体积的同时极大地提高了装置的便携性，其中，光学测头201特殊结构设计，保证预设智能手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度。
配套软件安装至预设智能手机上。
进一步地，光学测头201上装有黑色软橡胶垫有一定形变空间，尽可能减少苹果测点形状各异而与光学测头201间存在间隙测头间存在间隙而产生漏光等问题对测量结果的影响。
进一步地，光学测头201采用阶梯孔设计四周放置近红外激光二极管进行对于激光二极管的限位，保证近红外激光二极管相对于光学测头201整体位置不变，定位准确。考虑到装置美观便携及光学测头201相对于各型号手机的普适性，本装置采用创新性连接结构设计，光学测头201可拆卸，在保证连接可靠定位准确的同时可在产品应用过程中多型号手机使用时只需更换装置机壳部分即可，极大的降低了本装置应用过程中的成本，也能更好的方便用户使用。
其中，本发明实施例基于近红外光漫反射原理，故选用四种近红外激光二极管波长分别为830nm、850nm、905nm、980nm，四种波长近红外激光二极管并联且各路分别设有各自的按键实现对各特征波长近红外激光二极管亮暗的控制，用户通过依次按下开关的方式，完成四个波长下漫反射图像的采集，再配合手机软件使用，依次完成四个波长下漫反射图像的采集上传等，进而可完成糖度测量(由下述方法详细说明)。
进一步地，光学设备200还包括：4.5V供电设备204，安装于后壳102上，用于为近红外激光二极管光源202提供电能；例如，4.5V供电设备204可为：功率均为10mw，三节5号电池的电池盒。控制电路，用于连接各器件。
也就是说，本发明实施例在已有装置及软件的基础上，应用多个同品种苹果，使用现有的糖度测量仪器得到样本点糖度值，再应用本发明实施例装置及软件得到相应图像处理后灰度值组成数据集并以此采用数据拟合方式完成拟合得到图像信息与糖度值之间关系，将其封装后移植至软件(及配套软件)中，随后即可应用配套软件及装置完成对品种苹果糖度值的测量。
综上，本发明实施例提出的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，基于近红外光漫反射原理，根据苹果内糖分各组分吸收峰选用特定波长激光二极管照射苹果，应用手机拍照功能采集苹果漫反射后的多光谱图像，最后应用自主开发手机软件处理图像信息，建立糖度与所拍摄多光谱图像之间的数学模型，其中，为提高检测精度考虑分别使用几种不同特征波长的激光二极管，依次对苹果进行照射，针对几种不同特征波长激光照射所得结果分别进行图像的采集，综合建立苹果糖度值与各特征波长照射下所得图像灰度之间的关系，最后应用关系即可完成对品种苹果糖度值的测量，其中，装置体积小且便携性高，同时，光学测头特殊结构设计，保证手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度，此外，配套软件与装置配套性好，操作简单，测量方便，且配套软件具有动态测量及静态测量两种测量方式应用方便，更易普及。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法。
图5是本发明一个实施例的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法的流程图。
如图5所示，该基于智能手机的苹果糖度无损测量方法基于上述设备包括以下步骤：
在步骤S1中，使用预设智能手机下载配套软件，再将预设智能手机放置在装置机壳中，其中，预设智能手机的摄像头对准卡口结构103。
具体地，使用预设智能手机下载配套软件，将手机装入基座101中，由手机上下挡板104完成预设智能手机与基座101之间的固定，随后将光学测头201与基座101上的卡口结构103连接旋合，由外胀紧套105保证光学侧头201与卡口结构103之间的连接稳定性，至此装置组装完毕。
在步骤S2中，准备多个同品种苹果，并分别标记多个同品种苹果的样本点。
在步骤S3中，将光学测头201分别对准样本点，并依次按下四个按键203，使四种近红外激光二极管依次照射样本点，同时使摄像头依次拍摄四种波长多光谱图像。
具体地，准备多个同品种苹果，在其上标记好样本点后，将测头对准苹果上样本点，依次按下四波长激光二极管开关，使四种波长红外激光依次照射苹果，使摄像头依次拍摄四种波长多光谱图像。
在步骤S4中，将四种波长上传至配套软件中进行处理，得到苹果糖度值。
进一步地，配套软件中包括图像处理模块和糖度预测模型，其中，
图像处理模块，用于处理样本点的四种波长原始图像，得到图像亮斑灰度值平均值；
糖度预测模型，用于根据图像亮斑灰度值平均值预测样本点的苹果糖度值。
具体地，如图6所示，图像处理模块的工作过程为：对四种波长原始图像进行灰度处理，得到灰度图像；利用大津法对灰度图像进行阈值计算，以对灰度图像进行二值化处理，得到亮斑外轮廓；对亮斑外轮廓进行填充，并将填充后的图像二值化，遍历图像所有像素点，提取其中为填充色的像素点，记录其坐标；根据坐标提取对应的原图上的灰度值，求和后计算平均值，得到图像亮斑灰度值平均值。
具体地，采用现有有损糖度检测仪对样本点的糖度值进行检测，获得已知糖度值；将图像处理模块会的四个灰度值与已知糖度值构建成样本点数据集，使用全连接神经网络对样本点数据集进行拟合，获得糖度预测模型。
也就是说，步骤S4中，应用配套软件读出各波长下该点采集到的漫反射图像灰度值，并将该点对应四个灰度值记录下来，输入至糖度预测模型中，便可得到样本点的苹果糖度值。该配套软件具有采集图像并对其进行处理分析，最后显示测得糖度值的功能，与装置配套性好，操作简单，测量方便。
此外，如图7所示，配套软件具有动态测量及静态测量两种测量方式，用户可通过手机相册上传已拍摄好的图片或动态实时采集图像两种方式完成糖度测量，应用方便，设计人性化，更易普及。
根据本发明实施例提出的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，基于近红外光漫反射原理，根据苹果内糖分各组分吸收峰选用特定波长激光二极管照射苹果，应用手机拍照功能采集苹果漫反射后的多光谱图像，最后应用自主开发手机软件处理图像信息，建立糖度与所拍摄多光谱图像之间的数学模型，其中，为提高检测精度考虑分别使用几种不同特征波长的激光二极管，依次对苹果进行照射，针对几种不同特征波长激光照射所得结果分别进行图像的采集，综合建立苹果糖度值与各特征波长照射下所得图像灰度之间的关系，最后应用关系即可完成对品种苹果糖度值的测量，其中，装置体积小且便携性高，同时，光学测头特殊结构设计，保证手机摄像头采集到的图像即为近红外光漫反射光图像，避免复杂光路设计，在降低装置成本的同时更易保证测量精度，此外，配套软件与装置配套性好，操作简单，测量方便，且配套软件具有动态测量及静态测量两种测量方式应用方便，更易普及。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，包括：装置机壳、光学设备和配套软件，其中，
所述装置机壳包括基座、后壳、卡口结构、手机上下挡板及外胀紧套，所述后壳安装与所述基座的背面，所述卡口结构嵌入所述后壳，且与预设智能手机的摄像头对准，所述手机上下挡板安装在所述基座正面的上方和下方，所述外胀紧套套在所述卡口结构外围；
所述光学设备包括光学测头、近红外激光二极管光源、开关组合及控制电路，所述光学测头与所述卡口结构旋合，所述近红外激光二极管光源安装在所述光学测头内部，且通过所述控制电路与所述开关组合连接；
所述配套软件安装至所述预设智能手机中。
2.根据权利要求1所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，所述光学测头上装有黑色软橡胶垫，以减少苹果测点形状各异而与测头间存在间隙测头间存在间隙。
3.根据权利要求1所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，所述近红外激光二极管光源包括四种不同波长且并联的近红外激光二极管，其中，波长分别为：830nm、850nm、905nm和980nm。
4.根据权利要求1所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，所述光学测头采用阶梯孔设计放置所述近红外激光二极管光源，以对四种近红外激光二极管进行限位，保证四种近红外激光二极管相对所述光学测头整体位置不变。
5.根据权利要求1所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，所述开关组合包括四个按键，每个按键分别控制四种不同波长的近红外激光二极管，用户通过依次按下四个按键，完成四个波长下漫反射图像的采集。
6.根据权利要求1所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，其特征在于，所述光学设备还包括：
4.5V供电设备，安装于所述后壳上，用于为所述近红外激光二极管光源提供电能。
7.一种基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，其特征在于，基于权利要求1-6中任一项所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量装置，包括以下步骤：
步骤S1，使用所述预设智能手机下载配套软件，再将所述预设智能手机放置在所述装置机壳中，其中，所述预设智能手机的摄像头对准所述卡口结构；
步骤S2，准备多个同品种苹果，并分别标记所述多个同品种苹果的样本点；
步骤S3，将所述光学测头分别对准样本点，并依次按下所述四个按键，使四种近红外激光二极管依次照射样本点，同时使摄像头依次拍摄四种波长多光谱图像；
步骤S4，将所述四种波长上传至所述配套软件中进行处理，得到苹果糖度值。
8.根据权利要求7所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，其特征在于，所述配套软件中包括图像处理模块和糖度预测模型，其中，
所述图像处理模块，用于处理样本点的四种波长原始图像，得到图像亮斑灰度值平均值；
所述糖度预测模型，用于根据所述图像亮斑灰度值平均值预测所述样本点的苹果糖度值。
9.根据权利要求8所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，其特征在于，所述图像处理模块的工作过程为：
对所述四种波长多光谱图像进行灰度处理，得到灰度图像；
利用大津法对所述灰度图像进行阈值计算，以对所述灰度图像进行二值化处理，得到亮斑外轮廓；
对所述亮斑外轮廓进行填充，并将填充后的图像二值化，遍历图像所有像素点，提取其中为填充色的像素点，记录其坐标；
根据所述坐标提取对应的原图上的灰度值，求和后计算平均值，得到图像亮斑灰度值平均值。
10.根据权利要求8所述的基于智能手机的苹果糖度无损测量方法，其特征在于，采用现有有损糖度检测仪对样本点的糖度值进行检测，获得已知糖度值；将所述图像处理模块会的四个灰度值与所述已知糖度值构建成样本点数据集，使用全连接神经网络对所述样本点数据集进行拟合，获得所述糖度预测模型。
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