[發(fā)明專利]基于多光譜探測系統(tǒng)果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111024402.1
• 申請日: 2021-09-02
• 公開（公告）號: CN113740276A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 沈英;朱夢嬌;黃峰;王舒
• 申請（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 陳鼎桂;蔡學(xué)俊

本發(fā)明涉及一種基于多光譜探測系統(tǒng)的果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測方法，包括以下步驟:步驟S1:構(gòu)建多光譜探測系統(tǒng)，并獲取具有農(nóng)藥殘留的果蔬光譜數(shù)據(jù)；步驟S2:采用人機交互模塊對光譜數(shù)據(jù)進行反射率校正；步驟S3:利用matlab軟件選取感興趣區(qū)域并計算平均反射率；步驟S4:對初始樣本集進行預(yù)處理，剔除異常樣本后，劃分為預(yù)測集和驗證集；步驟S5:基于預(yù)測集和驗證集，訓(xùn)練獲得光譜反射率和果蔬農(nóng)殘之間關(guān)系的預(yù)測模型；步驟S6:獲取待測果蔬的光譜數(shù)據(jù)，進行反射率校正，選取感興趣區(qū)域并計算平均反射率，輸入預(yù)測模型，得到預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明利用可見/近紅外多光譜成像技術(shù)實現(xiàn)快速、無損的果蔬農(nóng)殘檢測，基于可視化模型直觀獲取農(nóng)殘量并快速判定果蔬農(nóng)殘等級。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于多光譜探測系統(tǒng)的果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測方法。

背景技術(shù)

農(nóng)藥在促進農(nóng)林業(yè)發(fā)展方面成效顯著，但是使用農(nóng)藥所帶來的環(huán)境污染和對人類健康的危害不容忽視。許多國家制定了明確的標(biāo)準(zhǔn)來規(guī)定果蔬上農(nóng)藥殘留的最大限量，致力于提升人們的生活安全指數(shù)，促進果蔬產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

目前，果蔬中農(nóng)藥殘留的檢測方法主要有：薄層色譜法、氣相色譜法、高效液相色譜法、超臨界流體色譜法等。這些檢測方法雖然檢出限低、靈敏度高，但是因為是有損檢測方法、檢測成本高、檢測時間長，所以不利于果蔬生產(chǎn)和消費向快速化、自動化、優(yōu)質(zhì)化方向發(fā)展。因此，目前亟需快速、低成本的果蔬農(nóng)殘無損檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多光譜探測系統(tǒng)的果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測方法，利用可見/近紅外多光譜成像技術(shù)快速、無損地獲取果蔬上的農(nóng)藥殘留量，通過實時可視化圖像直觀、準(zhǔn)確地判定果蔬的農(nóng)殘安全等級。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于多光譜探測系統(tǒng)的果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測方法，包括以下步驟:

步驟S1:構(gòu)建多光譜探測系統(tǒng)，并獲取具有農(nóng)藥殘留的果蔬光譜數(shù)據(jù)；

步驟S2:采用人機交互模塊對光譜數(shù)據(jù)進行反射率校正，得到初始數(shù)據(jù)集；

步驟S3:根據(jù)初始數(shù)據(jù)集，利用matlab軟件選取感興趣區(qū)域并計算平均反射率，并構(gòu)建初始樣本集；

步驟S4:對初始樣本集進行預(yù)處理，剔除異常樣本后，劃分為預(yù)測集和驗證集；

步驟S5:基于預(yù)測集和驗證集，訓(xùn)練獲得光譜反射率和果蔬農(nóng)殘之間關(guān)系的預(yù)測模型；

步驟S6:獲取待測果蔬的光譜數(shù)據(jù)，進行反射率校正，選取感興趣區(qū)域并計算平均反射率，并輸入預(yù)測模型，得到預(yù)測結(jié)果。

進一步的，所述光譜數(shù)據(jù)包括圖像尺寸、波段數(shù)、數(shù)據(jù)格式、偏移量、存儲圖像數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)存儲的字節(jié)排列方式；

進一步的，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。

進一步的，所述預(yù)測模型基于偏最小二乘模型和多元線性回歸模型。

進一步的，構(gòu)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(shù)據(jù)，包括圖像尺寸、波段數(shù)、數(shù)據(jù)格式、偏移量、存儲圖像數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)存儲的字節(jié)排列方式；

（2）定義感興趣區(qū)域，分別獲取每個波段圖像感興趣區(qū)域內(nèi)像素點的反射率；

（3）將反射率數(shù)值代入預(yù)測模型，計算各像素點的農(nóng)藥殘留量；

（4）獲取感興趣區(qū)域內(nèi)計算所得農(nóng)藥殘留量的最大值與最小值，依據(jù)兩個值構(gòu)建色標(biāo)區(qū)間；

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

一種基于多光譜探測系統(tǒng)的果蔬農(nóng)殘可視化實時檢測系統(tǒng)，包括暗箱和設(shè)置于暗箱內(nèi)部的照明模塊、反光模塊、載物模塊、成像單元、數(shù)據(jù)收發(fā)模塊以及電源模塊；數(shù)據(jù)收發(fā)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(shù)據(jù)收發(fā)模塊分別連接。