[發明專利]基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷快速無損識別方法

在審

• 申請號: 201811021626.5
• 申請日: 2018-09-03
• 公開（公告）號: CN109187578A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發明（設計）人: 孟慶龍;張艷;尚靜
• 申請（專利權）人: 貴陽學院
• 主分類號: G01N21/95
• 分類號: G01N21/95;G01N21/55
• 代理公司: 貴陽春秋知識產權代理事務所(普通合伙) 52109
• 代理人: 楊云

本發明公開了一種基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷快速無損識別方法，該方法包括以下步驟：利用高光譜圖像采集系統采集一批完好無損獼猴桃和表面有缺陷獼猴桃樣本的高光譜圖像；對高光譜圖像進行黑白校正，并通過掩膜處理以消除背景，使圖像中僅含獼猴桃。同時，采用最小噪聲分離變換對高光譜圖像做進一步去噪處理。然后，分別提取獼猴桃正常區域以及表面缺陷區域的平均光譜，分析光譜曲線的特征。最后，采用閾值分割及數學形態學處理方法，先后分割提取出獼猴桃正常區域和表面缺陷區域。本發明通過高光譜成像技術，可快速、無損識別出表面有缺陷的獼猴桃。

技術領域

本發明屬于水果表面缺陷無損檢測技術領域，尤其涉及一種基于高光譜成像技術的快速無損識別獼猴桃表面缺陷的方法。

背景技術

獼猴桃營養價值高，擁有“水果之王”的美譽。我國獼猴桃栽培面積世界第一，種類占世界90%。然而，在獼猴桃的生長過程中，經常會受到各種因素的影響導致獼猴桃表面出現缺陷，極大地影響了獼猴桃的品質和銷售。由此可見，對獼猴桃的表面缺陷檢測顯得尤為重要。但是，獼猴桃果皮顏色較深，其表面缺陷很難被肉眼識別。傳統的檢測方法大多是人工操作，耗時耗力，而且效率低，無法滿足大規模生產的需求。因此，開發研制一種快速、無損、高效的獼猴桃表面缺陷檢測方法在水果分級領域中具有較好的應用前景。

高光譜成像技術集圖像信息與光譜信息于一身，在獲得樣本圖像的同時，還為圖像上每個像素點提供其波長點的光譜信息，實現了“圖譜合一”，是近年來應用于檢測農產品品質非常熱門的無損檢測技術。通常被測樣本感興趣區域（ROIs）與正常區域之間的光譜反射率值在某些特征波段下會存在較大差異。因此，在此特征波段下的圖像中，采用閾值分割以及數學形態學處理對被測樣本進行識別分析，從而實現被測樣本在線檢測。由此可見，高光譜成像技術結合了圖像分析與光譜技術兩者的優點，并通過合適的數據處理方法找到最能準確辨別農產品表面缺陷的特征波長下的圖像，從而實現基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷的快速無損檢測。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷快速無損識別方法，旨在實現快速、無損、大量樣本的識別。

本發明的技術方案：一種基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷快速無損識別方法，其特征在于：包括步驟如下：

1）選取大小均勻完好無損的獼猴桃和表面有缺陷的獼猴桃作為樣本集；

2）對樣本集中的樣本運用高光譜圖像采集系統進行光譜掃描，得到獼猴桃樣本的高光譜圖像，并對采集的獼猴桃高光譜圖像進行黑白校正；

3）經過黑白校正后的高光譜圖像仍含有一些噪聲，需要對獼猴桃高光譜圖像進一步去噪處理，采用最小噪聲分離變換對高光譜圖像去噪處理；

4）為了保證高光譜圖像中僅有獼猴桃樣本信息，通過求取獼猴桃果實區域中所有采樣點下光譜的平均值，構建掩膜以去除背景，使高光譜圖像中僅含有獼猴桃樣本信息；

5）分別提取獼猴桃正常區域以及表面缺陷區域的平均光譜，分析光譜曲線的特征，找出能區分獼猴桃正常區域和表面缺陷區域的特征波段；

6）采用閾值分割及數學形態學處理方法，先后分割提取出獼猴桃正常區域和表面缺陷區域，實現基于高光譜成像技術的獼猴桃表面缺陷的快速無損識別。

所述步驟2）中的高光譜圖像采集系統包括：CCD相機、成像光譜儀、鏡頭、漫反射光源、電動平移臺、電動升降臺、暗箱和計算機，獼猴桃樣本放在電動平移臺上。

所述步驟2）中的高光譜圖像采集系統中CCD相機的曝光時間是9.5ms，相機鏡頭與樣本距離為40cm，電動平移臺的移動速度是1.35cm/s，光譜采集范圍為400~1000nm；漫反射光源為四個200W溴鎢燈，采用梯形結構安裝于暗箱中。

所述步驟3）和步驟4）采用ENVI 5.4圖像處理軟件實現獼猴桃高光譜圖像的去噪處理和背景去除。