[發(fā)明專利]基于水果表面不同組織熱特性的水果損傷檢測方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201510570827.0 | 申請日： | 2015-09-09 |
| 公開（公告）號： | CN105241555B | 公開（公告）日： | 2018-07-31 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 饒秀勤;高迎旺;劉光遠(yuǎn);周鳴川;應(yīng)義斌 | 申請（專利權(quán)）人： | 浙江大學(xué) |
| 主分類號： | G01J5/10 | 分類號： | G01J5/10 |
| 代理公司： | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310027 浙*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 水果 表面 不同 組織 特性 損傷 檢測 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種基于水果表面不同組織熱特性的水果損傷檢測方法及裝置。通過熱電堆傳感器采集水果樣品的不同感興趣區(qū)域的溫度數(shù)據(jù)；對溫度數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行壓縮、傅里葉變換分析后提取曲線峰值作為特征值；將特征值輸入到最小二乘法線性分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練，對待測水果進(jìn)行檢測。裝置包括托座、熱電堆傳感器、單片機(jī)和PC機(jī)。本發(fā)明利用水果表面不同組織的熱特性識別損傷部位，可靠性好，準(zhǔn)確率高。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種食品檢測方法及裝置，尤其是涉及一種基于水果表面不同組織熱特性的水果損傷檢測方法及裝置。
背景技術(shù)
有無損傷是水果分級的重要依據(jù)之一，在世界各國的水果評級標(biāo)準(zhǔn)中有嚴(yán)格的規(guī)定。機(jī)械損傷是引起水果采后損耗的主要因素。機(jī)械損傷不僅會造成水果感官變化，降低品質(zhì)，而且增加了微生物侵染的危險性，使水果腐爛增加，貨架期縮短，嚴(yán)重影響品質(zhì)及其經(jīng)濟(jì)效益(虢露葭,李萍,侯曉榮等.果蔬采后機(jī)械損傷特性研究進(jìn)展.食品工業(yè)科技[J],2013,34(1):389-91,96.)。更為嚴(yán)重的是，損傷組織還會為病原菌提供滋養(yǎng)繁衍的場所，進(jìn)而引起正常水果的損壞，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)損失。如果相關(guān)制品流入市場，還構(gòu)成了食品安全隱患。
根據(jù)周其顯等人(周其顯.蘋果早期機(jī)械損傷的紅外熱成像檢測研究[D].南昌：華東交通大學(xué)，2011.)的研究，在理想情況下，對于蘋果某一特定組織的過余溫度比的對數(shù)是關(guān)于時間的一次函數(shù)。
現(xiàn)有文獻(xiàn)中出現(xiàn)了幾種水果損傷的無損檢測方法，包括機(jī)器視覺技術(shù)、光譜技術(shù)、光譜成像技術(shù)和紅外熱成像技術(shù)等。但是這些無損檢測方法檢測損傷穩(wěn)健性不強(qiáng)，且成本較高，而且如何在識別損傷的同時，避免將果梗/花萼誤判為損傷仍是一大難題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出了一種基于水果表面不同組織熱特性的水果損傷檢測方法及裝置，基于水果表面不同組織的熱特性檢測水果表面而判斷損傷。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
一、一種水果損傷檢測方法，該方法的步驟如下：
1)通過熱電堆傳感器采集水果樣品的不同感興趣區(qū)域的溫度數(shù)據(jù)；
2)對溫度數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行壓縮、傅里葉變換分析后，提取曲線峰值作為特征值；
3)將特征值輸入到最小二乘法線性分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練；
4)對于待測水果，重復(fù)步驟1)～2)得到其特征值，輸入到分類訓(xùn)練后的最小二乘法線性分類器中進(jìn)行判別得到損傷檢測結(jié)果。
所述的感興趣區(qū)域包括水果的損傷部位、花萼部位和正常組織部位。
所述的不同感興趣區(qū)域的溫度數(shù)據(jù)包括熱電堆傳感器中每個傳感元件多次采集的溫度值。
對于所述步驟2)中每次采集的溫度數(shù)據(jù)具體采用以下方式處理：
2.1)溫度場壓縮：
取熱電堆傳感器中每列傳感元件每次采集的溫度平均值形成一行矩陣，然后矩陣轉(zhuǎn)置為列矩陣，再將列矩陣按采集的時間次序排列得到溫度場壓縮數(shù)據(jù)矩陣，作為壓縮的溫度場信號Tmi，m表示數(shù)據(jù)矩陣的行數(shù)，i表示數(shù)據(jù)矩陣的列數(shù)，即數(shù)據(jù)采集的次數(shù)；
2.2)溫度場時序壓縮：
對壓縮的溫度場信號Tmi以每相鄰的八個列矩陣為一組，計算其中每行的平均值，將每相鄰的八個列矩陣合并為一列得到溫度場時序壓縮數(shù)據(jù)矩陣，作為壓縮的溫度場時序信號Dmj，j表示壓縮的溫度場時序信號的列數(shù)；
2.3)特征峰提取：
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