[發(fā)明專利]基于MSC-CFS-ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811325326.6
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109253975A
• 公開（公告）日: 2019-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李光輝;張萌
• 申請（專利權(quán)）人: 江南大學(xué)
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/88;G06T7/00
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 馮瑞

本發(fā)明公開了一種基于MSC?CFS?ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法。本發(fā)明提供了一種基于MSC?CFS?ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法，包括：獲取蘋果樣本的原始高光譜圖像；提取原始高光譜圖像的平均光譜反射率數(shù)據(jù)；使用多元散射校正算法對原始高光譜的平均光譜反射率進(jìn)行預(yù)處理；針對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)采用了基于相關(guān)性的特征選擇算法，選擇出與蘋果損傷分類相關(guān)性高的特征波長；基于特征波長使用獨(dú)立成分分析變換獲得損傷圖像，通過自適應(yīng)閾值分割算法得到損傷區(qū)域，完成蘋果損傷的檢測。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明是使用美國SOC710VP高光譜成像儀，采集波段范圍為400～1000nm(共128個(gè)波段)的富士蘋果正常及不同損傷時(shí)間的高光譜圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及應(yīng)用高光譜技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行無損檢測的應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于MSC-CFS-ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法。

背景技術(shù)

蘋果是我國的第一大水果，是我國的優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品之一。蘋果在采摘及運(yùn)輸過程中很容易由于碰撞、擠壓而引起損傷。損傷通常發(fā)生在果皮之下，損傷初期果實(shí)外觀變化并不明顯，肉眼很難識別。受損的組織在幾小時(shí)內(nèi)發(fā)生褐變，繼而引發(fā)組織的軟化或水分流失，最終導(dǎo)致微生物感染而腐爛，影響品質(zhì)。目前水果的采集過程中針對病害的檢測大多是以人工分揀和機(jī)器視覺的方法。人工分揀一般通過目測來判斷水果的外部缺陷，具有主觀性強(qiáng)、評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一致并且效率較低等缺點(diǎn)。機(jī)器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于水果行業(yè)外部缺陷的檢測，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的在線分選。然而，在可見光范圍(400-700nm)內(nèi)健康和損傷區(qū)域的特征非常相似，因此當(dāng)水果損傷后的氧化褐變有限時(shí)，通常很難被檢測。高光譜成像(Hyperspectral Imaging，HSI)技術(shù)可以同時(shí)獲取空間和光譜信息，具有分辨率高，波段數(shù)多的特點(diǎn)，近些年越來越多的被應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的無損檢測中，所以采用可見-近紅外光譜(400～1000nm)對蘋果輕微損傷進(jìn)行快速識別及無損檢測。

傳統(tǒng)技術(shù)存在以下技術(shù)問題：

國內(nèi)外學(xué)者對于蘋果輕微損傷的高光譜無損檢測也進(jìn)行了大量研究。國外的Piotr等人使用可見光/近紅外(400～1000nm)和短波長紅外(1000～2500nm)范圍內(nèi)的高光譜圖像結(jié)合多種有監(jiān)督的分類模型，對損傷兩周內(nèi)的蘋果損傷天數(shù)進(jìn)行預(yù)測分析，結(jié)果表明高光譜成像技術(shù)用于檢測損傷天數(shù)在兩類光譜范圍內(nèi)都具有良好適用性。Sun等采集了400～1000nm范圍內(nèi)的高光譜圖像，使用連續(xù)投影算法選擇特征波長，然后分別使用偏最小二乘回歸分析，支持向量機(jī)，及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建模分析，試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以對桃子的凍傷等級進(jìn)行分類。劉思伽等人采用二次連續(xù)投影算法提取特征波長，然后分別采用線性判別分析、支持向量機(jī)和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類，完成了寒富蘋果病害的分類檢測。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于MSC-CFS-ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于MSC-CFS-ICA的蘋果輕微損傷高光譜檢測方法，包括：

獲取蘋果樣本的原始高光譜圖像；

提取原始高光譜圖像的平均光譜反射率數(shù)據(jù)；

使用多元散射校正算法對原始高光譜的平均光譜反射率進(jìn)行預(yù)處理；

針對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)采用了基于相關(guān)性的特征選擇算法，選擇出與蘋果損傷分類相關(guān)性高的特征波長；

基于特征波長使用獨(dú)立成分分析變換獲得損傷圖像，通過自適應(yīng)閾值分割算法得到損傷區(qū)域，完成蘋果損傷的檢測。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，“獲取蘋果樣本的原始高光譜圖像；”之后，對原始高光譜圖像進(jìn)行黑白校正，然后進(jìn)行“提取原始高光譜圖像的平均光譜反射率數(shù)據(jù)；”。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，“對原始高光譜圖像進(jìn)行黑白校正”中黑白校正公式如下：