[發(fā)明專利]一種水果無損檢測的方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710135754.1 | 申請日: | 2017-03-08 | 
| 公開(公告)號: | CN107064056B | 公開(公告)日: | 2020-05-22 | 
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃文倩;田喜;李江波;王慶艷;樊書祥 | 申請(專利權(quán))人: | 北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心 | 
| 主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359;G01N21/3563;G01N21/47;G01N21/49 | 
| 代理公司: | 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 | 代理人: | 王慶龍 | 
| 地址: | 100097 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼: | 北京;11 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 水果 無損 檢測 方法 裝置 | ||
本發(fā)明的實施例公開了一種水果無損檢測的方法及裝置,該方法獲取進行檢測的水果的第一全漫反射光譜,從第一全漫反射光譜中提取出用于對果皮中果皮成分含量進行預測的第一漫反射光譜,并去除第一全漫反射光譜中的第一漫反射光譜,得到第二漫反射光譜,從第二漫反射光譜中提取用于對果肉中的果肉成分含量進行預測的第三漫反射光譜。由于第一漫反射光譜僅和果皮中果皮成分相關(guān),第三漫反射光譜僅和果肉中果肉成分相關(guān),因此通過第二漫反射光譜對果皮中果皮成分進行預測避免了果肉中的成分產(chǎn)生的光譜的影響,通過第三漫反射光譜對果肉中果肉成分進行預測也避免了果皮中的成分產(chǎn)生的光譜的影響,從而提高了對水果中成分含量進行預測的準確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及水果檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種水果無損檢測的方法及裝置。
背景技術(shù)
高光譜成像技術(shù)是無損檢測水果內(nèi)部品質(zhì)一種有效手段,在可溶性固形物、糖、酸、維生素等內(nèi)部品質(zhì)含量無損檢測方面具有很大的應用潛力。目前,對水果進行檢測所用的研究方法更多的是采用全光譜波段或基于全光譜進行變量選擇去挑選與果實內(nèi)部品質(zhì)指標相關(guān)的特征波段,建立果實內(nèi)部品質(zhì)的預測模型。然而漫反射光譜是光穿透水果果皮和果肉的后被檢測器捕捉的復合信息載體,果皮組織對光譜的吸收作用也在漫反射光譜中,果皮組織對待測物的作用并未研究。
在水果可見近紅外光譜無損檢測過程中,照射在果實表面96%的輻射光可以穿過果皮表層進入水果組織,其中一部分入射光經(jīng)過果皮和果肉組織的反射、折射和衍射等過程穿出表皮后,光譜信號被光譜儀檢測器采集。果皮是水果自身組織的一部分,主要由色素、果膠和纖維素等成分組成,這些組織成分對光譜也具有一定的吸收作用。以果皮中的色素為例,研究表明,葉綠素在450nm和680nm均具有明顯的吸收峰,類胡蘿卜素在455nm和480nm具有顯著吸收,而花青素對530nm-550nm入射光具有吸收作用,所以,果皮中色素含量的多少會影響漫反射光譜的強度。同時,果實可溶性固形物含量也與果皮中色素含量有一定相關(guān)性,但是果實可溶性固形物測定時所用果汁通常取自水果的果肉組織,果皮組織沒有或很少參與。
在實現(xiàn)本發(fā)明實施例的過程中,發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的對水果果實內(nèi)部品質(zhì)無損檢測中,由于漫反射光譜包含果皮和果肉的雙層信息,因此對水果的檢測過程中,果皮和果肉的信息相互干擾,影響了檢測結(jié)果的準確性。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是如何解決現(xiàn)有的對水果的檢測過程中,果皮和果肉的信息相互干擾,影響檢測結(jié)果的準確性的問題。
針對以上技術(shù)問題,本發(fā)明的實施例提供了一種水果無損檢測的方法,包括:
獲取預設(shè)種類的水果的第一全漫反射光譜;
從所述第一全漫反射光譜中提取預先確定的與所述水果的果皮成分相關(guān)的第一目標特征波長處的第一漫反射光譜;
從所述第一全漫反射光譜中去除所述第一漫反射光譜,得到第二漫反射光譜,從所述第二漫反射光譜中提取預先確定的與所述水果的果肉成分相關(guān)的第二目標特征波長處的第三漫反射光譜;
根據(jù)所述第一漫反射光譜,預測所述水果的果皮成分的含量,得到第一預測含量,根據(jù)所述第三漫反射光譜,預測所述水果的果肉成分的含量,得到第二預測含量。
可選地,所述預先確定的與所述水果的果皮成分相關(guān)的第一目標特征波長的確定方法,包括:
選取若干所述預設(shè)種類的水果作為第一樣本,獲取所述第一樣本的第二全漫反射光譜,對所述第一樣本的果皮和果肉進行分離,測量所述第一樣本的果皮中的果皮成分的含量,得到第一測量含量;
通過變量選擇算法從所述第二全漫反射光譜中確定所述第一樣本的果皮中的果皮成分的特征波長,得到第一預測特征波長,從所述第二全漫反射光譜中提取所述第一預測特征波長處的漫反射光譜,作為第四漫反射光譜;
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