[發明專利]基于多光譜探測系統果蔬農殘可視化實時檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202111024402.1
• 申請日: 2021-09-02
• 公開（公告）號: CN113740276A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 沈英;朱夢嬌;黃峰;王舒
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳鼎桂;蔡學俊

1.一種基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測方法，其特征在于，包括以下步驟:

步驟S1:構建多光譜探測系統，并獲取具有農藥殘留的果蔬光譜數據；

步驟S2:采用人機交互模塊對光譜數據進行反射率校正，得到初始數據集；

步驟S3:根據初始數據集，利用matlab軟件選取感興趣區域并計算平均反射率，并構建初始樣本集；

步驟S4:對初始樣本集進行預處理，剔除異常樣本后，劃分為預測集和驗證集；

步驟S5:基于預測集和驗證集，訓練獲得光譜反射率和果蔬農殘之間關系的預測模型；

步驟S6:獲取待測果蔬的光譜數據，進行反射率校正，選取感興趣區域并計算平均反射率，并輸入預測模型，得到預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測方法，其特征在于，所述光譜數據包括圖像尺寸、波段數、數據格式、偏移量、存儲圖像數據格式、數據存儲的字節排列方式。

3.根據權利要求1所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測方法，其特征在于，所述剔除異常樣本采用觀察法、反向剔除樣本法或馬氏距離剔除異常值算法。

4.根據權利要求1所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測方法，其特征在于，所述預測模型基于偏最小二乘模型和多元線性回歸模型。

5.根據權利要求1所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測方法，其特征在于，進一步構建待測樣本可視化模型，具體如下：

（1）獲取反射率校正后的光譜數據，包括圖像尺寸、波段數、數據格式、偏移量、存儲圖像數據格式、數據存儲的字節排列方式；

（2）定義感興趣區域，分別獲取每個波段圖像感興趣區域內像素點的反射率；

（3）將反射率數值代入預測模型，計算各像素點的農藥殘留量；

（4）獲取感興趣區域內計算所得農藥殘留量的最大值與最小值，依據兩個值構建色標區間；

（5）以像素點為橫縱坐標，以農藥殘留量為色標，通過色彩信息構建待測樣本可視化模型。

6.一種基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測系統，其特征在于，包括暗箱和設置于暗箱內部的照明模塊、反光模塊、載物模塊、成像單元、數據收發模塊以及電源模塊；數據收發模塊與成像單元連接；所述電源模塊與照明模塊、載物模塊、成像單元、數據收發模塊分別連接。

7.根據權利要求6所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測系統，其特征在于，所述照明模塊包括鹵素光源、勻光片、萬向轉動軸以及直流穩壓控制器；鹵素光源由兩個功率為25W的鹵素燈組成，勻光片尺寸10mm×15mm，厚度3mm，將鹵素燈的點光源變為平行光源，直流穩壓控制器將220V交流電源轉換成直流電源并保持電壓穩定。

8.根據權利要求6所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測系統，其特征在于，所述反光模塊包括反光板、柔光布、調整轉軸；所述反光板為白色磨砂柔光板，柔光布為白色滌綸布料；所述載物模塊包括升降臺以及可更換的背景板。

9.根據權利要求6所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測系統，其特征在于，所述成像單元包括相機支架、工業相機、工業鏡頭、濾光片、濾光片轉輪、步進電機、主控制器；工業相機選用FA1201C相機，焦距12mm，光圈調至最大，濾光片選用直徑25mm，厚度2mm，半波寬10nm，峰值透過率大于70%的窄帶濾光片9片，相機支架與暗箱箱體相連，工業鏡頭安裝在工業相機前，共同固定在相機支架上，濾光片放置在濾光片轉輪中，濾光片轉輪軸線與相機軸線平行，步進電機用于驅動濾光片轉輪，實現不同波段圖像采集的精準轉換，相鄰工位切換時間為1s，每個工位停頓2s，主控制器基于Matlab、Python、C++編程進行設計，用于指令傳遞和數據采集，對鹵素光源直流穩壓控制器、工業相機、步進電機、風扇實施控制。

10.根據權利要求6所述的基于多光譜探測系統的果蔬農殘可視化實時檢測系統，其特征在于，所述數據收發模塊包括微控制器、人機交互模塊與微型計算機；所述人機交互模塊包括由Labview制作的人機交互界面，可以對采集圖像進行處理，實現果蔬農殘實時檢測，人機交互界面包括系統初始化、曝光時間、光譜圖像、光譜反射率、光譜曲線、農藥殘留量計算等窗口。