苹果早期碰伤红外无损检测机理研究

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苹果品质近红外光谱无损检测技术研究进展

苹果品质近红外光谱无损检测技术研究进展
摘 要: 近红 外光谱 ( N I R S )  ̄析技 术 以其 快速 、 无损 、 多组分 同时测 定及 可在 线分析 等优 势 , 近年 来在
苹 果品 质无 损检 测应 用技 术 的研 究方 面取得 了重要 进展 。本 文介 绍 了 N I R S分析技 术的原 理 与特 点 ,
从 苹果 品质 的 定量与 定性 分析 、 在 线检 测及便 携 式检 测 等 方 面综述 了国 内外 N I R S在 苹 果品 质检 测 中
Ap p l e Qu a l i t y b y Me a n s o f Ne a r I n f r a r e d S p e c t r o s c o p y
Z HANG P e n g , L I J i a n g - k u o , C HE N S h a o - h u i
( N a t i o n a l E n g i n e e i r n g a n d T e c h n o l o g y R e s e a r c h C e n t e r f o r P r e s e r v a t i o n o f A g i r c u l t u r a l P r o d u c t s ( T i a n j i n ) , T i a n j i n K e y L a b o r a t o r y o f P o s t h a r v e s t P h y s i o l o y g a n d S t o r a g e o f A g r i c u l t u r a l P r o d u c t s , T i a n j i n 3 0 0 3 8 4 , C h i n a )
保 鲜 与 加 工

苹果早期碰伤红外无损检测机理研究

苹果早期碰伤红外无损检测机理研究

苹果早期碰伤红外无损检测机理研究
周建民;尹洪妍;范丽娟;张瑞丰;周其显
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2012(034)007
【摘要】针对水果早期碰伤不易被识别的特点,以苹果作为研究对象,在分析了球面热源空间红外辐射规律的基础上,对苹果的早期碰伤红外热成像检测原理进行了深入探讨,最后通过实验验证了分析的模型以及规律,为红外热成像技术在农产品质量检测中的应用奠定基础.
【总页数】4页(P53-56)
【作者】周建民;尹洪妍;范丽娟;张瑞丰;周其显
【作者单位】华东交通大学,南昌330013;华东交通大学,南昌330013;华东交通大学,南昌330013;华东交通大学,南昌330013;华东交通大学,南昌330013
【正文语种】中文
【中图分类】TN219
【相关文献】
1.苹果梨单果重的近红外无损检测研究 [J], 李鑫;金兰淑;林国林;苗立新
2.苹果近红外无损检测实验研究 [J], 刘琼磊;谭保华
3.法国研究人员发现苹果及苹果汁可以阻止早期动脉硬化 [J], 夏竹
4.赤霉素和细胞分裂素调控苹果果实早期生长发育机理的研究 [J], 闫国华;甘立军;孙瑞红;张利华;周燮
5.法国研究人员发现苹果和苹果汁可以阻止早期动脉硬化 [J],
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基于高光谱成像技术的水果损伤检测

基于高光谱成像技术的水果损伤检测

Development and Innovation | 发展与创新 |·261·基于高光谱成像技术的水果损伤检测李懂懂,唐晓燕(南阳理工学院电子与电气工程学院,河南 南阳 473004)摘 要:水果在储存和长途运输过程中,具有易损伤、腐烂、变质的性质,且在早期不易被识别。

为确保水果品质,文章采用高光谱成像技术对早期水果损伤进行检测。

首先提取信噪比高的波段,接着将苹果与背景图像分离,最后分别采用主成分分析算法、波段比算法和支持向量机算法对苹果早期损伤进行识检测识别,并对3种检测结果进行比较。

实验结果表明,波段比算法检测效果优于主成分分析算法和支持向量机算法,正确检测率高达90%,可以快速有效地检测到苹果损伤。

关键词:高光谱成像技术;水果损伤;主成分分算析;波段比算法;支持向量机中图分类号:TS255.7 文献标志码:A 文章编号:2096-2789(2020)03-0261-02作者简介:李懂懂(1995—),男,硕士在读,研究方向:遥感图像处理。

目前关于检测水果损伤的研究越来越多,2007年洪添胜等[1]开始研究高光谱水果检测技术。

2008年赵杰文等[2]利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤,利用主成分分析方法处理光谱数据,其检测正确率达到88.5%。

2009年蔡健荣等[3]运用波段比算法结合高光谱图像技术检测柑橘果锈,其检测率达到92%。

2018年谈文艺等[4]运用高光谱成像技术对苹果外部损伤进行精确识别和分级,应用主成分分析选出最佳广谱区,经分析其平均识别率高达98.5%。

2018年韩浩然等[5]基于高光谱成像技术对水果轻微机械损伤进行研究,并利用主成分分析算法、波段比算法对光谱数据做处理。

文章以苹果为研究对象,结合高光谱技术利用适当的算法对光谱数据分析,对水果的内在损伤进行无损检测。

1 高光谱图像预处理1.1 噪声去除文章选择山东红富士苹果作为主要研究对象,对苹果的轻微损伤做了早期识别检测,用GaiaField 便携式高光谱成像仪采集苹果400~1000nm 光谱范围的256幅图像,光谱分辨率为10nm 。

苹果品质安全无损检测技术研究

苹果品质安全无损检测技术研究

苹果品质安全无损检测技术研究摘要:基于近红外光谱分析技术,对苹果进行无损检测以确定苹果品质的研究一直是国内外的研究热点。

近红外光谱分析技术现阶段主要应用于苹果、梨、芒果、橘子及哈密瓜等苹果的品质检测。

由于光谱技术研究的不断精进,检测系统向在线式、小型式、便捷式方向发展。

从近年来国内外苹果检测仪的发展走势可知,在相关技术、销售份额等方面国外已经存在较为成熟的研究和应用。

我国虽然起步晚,但起点高,其中相关技术的研究及发展机遇还是相当大的。

关键词:苹果品质;无损检测;技术研究引言近年来,随着科学技术的发展和人民生活水平的不断提高,国际的苹果进出口市场竞争的增加,对苹果的质量管理变得尤为重要。

苹果无损检测是指在不损伤待检苹果的前提下,运用一定的检验技术和方法对苹果的内在及外在质量进行检查,并按照相应的要求对其进行评估的过程。

苹果的外观、缺陷、色泽、成分等品质用传统的检验方法均难以实现无损伤、在线检测。

所以,研究快捷、高效、准确的果蔬质量监测技术,对改善果蔬交易价格有着非常关键的现实意义。

1.存在问题与展望虽然近年来国内外研究人员对苹果电气特性的研究取得了一些成果,但仍然存在以下挑战:(1)研究主要侧重于苹果质量对其电气参数和相关性的影响,而对影响机制的研究较少(2)研究限于苹果、梨、甜瓜、猕猴桃、西红柿和葡萄等几种苹果,电性能与质量之间的相关性是否适用于其他苹果类型尚待确定;(3)由于仪器设备的原因,电气特性检测的精度和有效性受到限制,现有设备过大,检测仪器的小型化、自动化和系统化是必然的趋势,检测仪器优化研究是该过程的主要目标;(4)如果不同苹果质量指标的敏感电参数不同,必须准确检测苹果质量,首先要找出其敏感电参数之间的对应关系,建立水果电气特性信息数据库;(5)研究重点是利用电性能测试苹果质量,具有电性能的苹果质量定量评价应是今后研究的主要内容;(6)由于电性能检测没有视觉效果,必须结合其他检测手段全面检测苹果内外质量。

红外图像处理技术在苹果早期淤伤检测中的应用

红外图像处理技术在苹果早期淤伤检测中的应用

0 引 言
近 年 来 , 陶 苹 果产 量不 断 创 新 高 , 世 界产 量 的 1 之 我 达 / 3
多 , 居 世界 之 首 ,H由 丁苹 果 品 质 检测 技 术 落 后 , 国 际市 移 f 在
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
好 的 实验 方法 ; 研 究 采 用 优 越 的 红 外 图 像 处 理 方法 , 得 检 ② 使 测 效 率 最 高 ; 展 望 红 外 图 像 处理 在 农 产 品检 测 及 其 它 领 域 ③
中的广泛应用 。
场缺乏竞争力, 失极其严重, 损 因而 迫 切 需 要提 高我 国苹 果 品
质 的 检 测 技 术 , 善 其 品 质 , 高 产业 的 竞 争 力 及 出 L 量 。 改 _ 提 i 因
1 材 料 与方 法
11 工 作原 理 .
所 有 不 处 于绝 对 零 度 的 物 体 , 会 发 出 不 同 波 长 的 电磁 均
Ap lc to fifa e m a epr c s igtc n l g na p eb u s se ry d tcin p iain o rr di g o e sn h o o y i p l r ie a l ee t n e o
Y ANG a —i S W n l HE M i g x a YAN u , N n — i , Jn
计算 机 工程 与设计 C m u r ni en d e g o pt E g er g n D s n e n i a i
2 1, 1 00 1( 3 )
19 4
・多媒 体 技 术 ・
红外图像处理技术在苹果早期淤伤检测中的应用
杨 万 利 , 沈 明 霞 , 严 君
( 南京农 业 大学 ,江苏 南京 2 0 3 ) 10 2

果品品质的近红外光谱无损检测建模分析关键技术研究

果品品质的近红外光谱无损检测建模分析关键技术研究

一、选题的目的与意义随着国家经济的快速发展和国民生活水平的显著提高,新鲜果品及各种水果制品以其独特的口感和丰富的营养价值逐渐成为人们继主食之后的最主要休闲食品之一。

我国是世界第一大水果生产和消费国,除粮食、蔬菜之外,水果在国内已成为第三大种植产品,在农业和农村经济发展中更是占据着十分重要的地位。

据国家统计局2008年发布的信息显示:我国苹果、梨、桃、李和柿子的产量均居于世界前5位;尤其是柿子和梨,中国的产量分别占世界总产量的71.5%和52.9%;苹果和梨的产量也占世界产量的40%左右;另外,猕猴桃、柑桔、葡萄、香蕉等产量也呈急剧上升趋势。

虽然这些年我国水果产量在世界始终处于前列,但原果品质以及水果加工制品质量却与世界发达国家相比存在很大的差距,这也是限制我国水果产业健康发展并走向世界的巨大瓶颈(李辰2010)。

导致这种差距的主要原因归结于果实田间生长期间、采摘后储藏过程中以及后续加工环节里未能及时、全面掌握果品品质变化,准确、客观了解果实品质特性。

果品的品质特性通常根据其糖度、硬度、酸度、颜色、形状和产地等多种指标来综合评价。

在国家标准及进出口检验中,常通过检测糖度、硬度和酸度来评价果品的品质特性,但因各种水果的品质差异较大,实际检测中可根据具体情况选取合适的测定指标。

目前,国内仍多采用传统破坏式检测方法对果品品质进行评价,即选取一定实验样本,经复杂的预处理后、通过破坏样品组织结构的方法来检测所需物化指标的方法,该方法不仅费时费力、浪费样品,而且难以实现大批量样品的分析和生产、加工环节中的实时在线检测。

因此,利用先进的现代无损检测技术代替传统检测方法对于实现果品的生产、储藏、加工及流通各环节的质量控制与品质保证,从而突破我们果品产业发展瓶颈具有非常重要的实际意义。

所谓无损检测技术是在不破坏检测样品的前提下,利用对象内部结构特异性及组分含量多少所引起的对热、声、光、电、磁等反应的变化,来探测各种农产品内部指标。

红外无损检测技术的原理与应用

红外无损检测技术的原理与应用

红外无损检测技术的原理与应用无损检测是一种通过非破坏性手段来评估材料和构件内部缺陷的技术。

在工业领域中,无损检测技术起着非常重要的作用,可以帮助检测出材料和构件中的隐藏缺陷,从而保证产品质量和安全性。

红外无损检测技术作为其中一种重要的技术手段,已经被广泛应用于各个领域。

红外无损检测技术的原理源于物体发射和吸收红外辐射的特性。

根据基本物理定律,温度高于绝对零度的物体会辐射出热辐射,其中包括红外辐射。

红外辐射具有较长的波长,无法被人眼直接观察到,但可以通过红外传感器进行捕捉和分析。

红外无损检测技术的核心在于利用红外辐射传递的信息来判断物体内部的缺陷情况。

红外无损检测技术主要包括热像仪、红外热成像技术和红外显微镜等。

热像仪是一种能够将红外辐射转化为可见图像的仪器,它可以检测到物体表面的温度分布情况。

通过对物体表面的红外辐射图像进行分析和比较,可以发现物体内部存在的热异常区域,从而判断是否存在缺陷。

红外热成像技术利用了这一原理,可以在常温下对大范围的物体进行无损检测,特别适用于大型设备的维护和故障排除。

除了表面缺陷,红外无损检测技术还可以检测到不可见或半透明材料内部的缺陷。

通过红外显微镜,可以观察到红外辐射在物质内部的传播路径。

当红外辐射穿过材料时遇到缺陷或异物,它们会引起红外辐射的反射、透射或吸收变化。

这些变化被红外显微镜捕捉到,并转化为可见图像,进而分析和识别缺陷的位置和形状。

红外无损检测技术在许多领域中得到了广泛应用。

在机械制造行业中,它可以检测金属和非金属材料内部的缺陷,并及时排除隐藏的安全风险。

在电力行业中,红外无损检测技术可以帮助检测电力设备的过热情况,避免火灾和其他事故的发生。

在建筑行业中,红外无损检测技术可以检测建筑物的热性能,评估其节能效果,并发现隐蔽的热桥等问题。

此外,红外无损检测技术还可以应用于军事、医疗、环境保护等领域。

红外无损检测技术的优势在于其非破坏性和实时性。

相比传统的材料检测方法,红外无损检测技术无需接触被测试物体,可以在远距离和高速运动的情况下进行检测。

基于近红外图像技术的水果轻微损伤检测

基于近红外图像技术的水果轻微损伤检测

基于近红外图像技术的水果轻微损伤检测
黄星奕;刘益权;赵杰文
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)034
【摘要】水果轻微损伤检测对提高水果档次、延长货架期有着重要的经济价值,如果不把轻微损伤水果检测出来加以剔除,随着贮藏时间的延长就很容易霉烂,并影响其他正常水果.提出了在900-1100nm处利用近红外图像处理技术对水果轻微损伤进行检测的方法.采用四周扫描法去除背景,针对无明显双峰图像分割的难点开发出了一种新的分割算法对轻微损伤进行分割,最后对轻微损伤的个数和面积进行了识别计算并对面积的畸变校正进行了探讨.实验结果表明,该方法对有轻微损伤的图像识别正确率达91.3%,为水果的后续在线检测奠定了基础.
【总页数】3页(P229-231)
【作者】黄星奕;刘益权;赵杰文
【作者单位】江苏大学食品与生物工程学院,江苏212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41;TP274+.52
【相关文献】
1.基于近红外高光谱图像的苹果轻微损伤检测 [J], 陈姗姗;宁纪锋;彭艺伟;张叶
2.近红外高光谱成像技术的桃轻微损伤早期检测 [J], 杨婷婷;迟茜;王转卫;谢同振;孟繁宇
3.利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤 [J], 赵杰文;刘剑华;陈全胜;Saritporn Vittayapadung
4.无损检测技术在水果轻微损伤检测中的应用研究 [J], 彭步迅;张晓;任显丞;李疆
5.无损检测技术在水果轻微损伤检测中的应用研究 [J], 彭步迅;张晓;任显丞;李疆因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

近红外光谱技术在水果无损检测中的最新研究进展

近红外光谱技术在水果无损检测中的最新研究进展

文 献标 识 码 : A
文章编 号 : 1 6 7 4 — 9 9 4 4 ( 2 0 1 3 ) 1 0 — 0 2 1 5 - 0 4
1 引 言
我 国虽 然 是 水 果 生 产 大 国 ,但 自 1 9 9 3年 以来 水 果
储藏能力只有 1 O , 烂果率高达 2 5 , 出 口总 量 不 到
该 波 长 可 用 于 区别 苹 果 的 成 熟 度 ] 。L u r 等 人 用 近 红

主要是化学分析法 , 该方 法不仅 可靠性 和稳 定性较 差 , 而且在测试时还必须 破坏水果 , 测试过 程繁琐 , 只 能 通 过 少 量 样 本 的测 定 , 来 评 价 整 批 次 水 果 的 品 质 。鉴 于 以
上原因 , 无 损 检 测 技 术 应 运 而 生 。无 损 检 测技 术 具 有 无
损、 快速 、 准 确 性 高 和 实 时 性 强 等 特 征 。 目前 的 无 损 检
测技术主要有针对水果光学特性 、 电 学特 性 、 声学 特 性 、
力学振动特性等众多性质进行的各种检测 , 且 大 多 还 处
得 到 了各 自的 相 关 系 数 , 分 别为 0 . 8 3 、 0 . 8 1和 0 . 8 3 , 表
T e c h n o l o g y , NI S T) 是一种利用物质对光 的吸收、 散射 、 反 射 和 透 射 等 特 性 来 确 定 其 成 分 含 量 的 一 种 无 损 检 测
摘要: 综 述 了近 红 外光 谱 技 术在 水果 成 熟期 预 测 和 水 果 品 质 检 测 中 的 最 新 研 究现 状 和 存 在 的 问题 , 并指 出
了今 后 的 研 究 方 向 。

无损检测技术在水果轻微损伤检测中的应用研究

无损检测技术在水果轻微损伤检测中的应用研究

食品科技Food Science and Technologydoi:10.16736/41-1434/ts.2020.23.041无损检测技术在水果轻微损伤检测中的应用研究Application of Non-Destructive Testing Technology in Detection of Slight Damage of Fruits◎ 彭步迅,张 晓,任显丞,李 疆(塔里木大学信息工程学院,新疆 阿拉尔 843300)PENG Buxun, ZHANG Xiao, REN Xiancheng, LI Jiang(College of Information Engineering of Tarim University, Alar 843300, China)摘 要:无损检测技术属于新兴的高质量检测技术,已经广泛应用在材料、产品检测领域。

无损检测技术的快速发展,使农产品质量把关有了新的突破,解放了劳动力,提高了检测效率。

本文列举了典型的无损检测技术,概述了目前的技术进展,分析了其在水果轻微损伤检测中的应用,从新的角度提出想法并对其前景进行了展望。

关键词:无损检测;水果;轻微损伤Abstract:Nondestructive testing technology is a new high-quality testing technology, which has been widely used in the field of material and product testing. It is the rapid development of nondestructive testing technology, agricultural products in the quality control has a new breakthrough, liberated the labor force, improve the detection efficiency. In this paper, several typical non-destructive testing technologies are listed, the current technical progress is summarized, and its application in fruit slight damage detection is analyzed, and the ideas and prospects are put forward from a new perspective.Keywords:nondestructive testing; fruit; slight damage中图分类号:TS255.7食品的质量和安全一直是人们非常重视的问题,而且对人们的生活质量也有着非常重要的影响。

苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

基金项目国家自然基金地区科学基金项目(31960503);塔里木大学研究生科研创新项目(TDGR1202256)。

作者简介何代弟(1997—),女,甘肃平凉人,硕士,从事农业信息化研究。

收稿日期2023-04-24苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展何代弟1,2张晓1,2张楠楠1,2袁新涛1,2马瑞1,2保昊1,2孙武军1,2(1塔里木大学信息工程学院,新疆阿拉尔843300;2塔里木绿洲农业教育部重点实验室,塔里木大学,新疆阿拉尔843300)摘要中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。

近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。

本文介绍了近红外光谱分析技术的原理和优缺点及其在苹果内部品质检测中的应用研究,为近红外光谱分析技术在水果检测中的应用提供参考。

关键词近红外光谱分析技术;无损检测;苹果中图分类号O657.33;TS255.7文献标识码A文章编号1007-7731(2023)16-0136-04苹果是常见的水果之一,富含多种维生素、蛋白质和糖类等,营养价值高,深受消费者喜爱。

近些年,随着科技水平的发展,我国苹果的种植面积、产量快速增长,苹果的口感、品质安全等也越来越被消费者重视。

苹果内部品质与其食用口感有着直接关系,并且影响苹果的销售,因此对苹果品质进行检测评估非常必要。

苹果的品质主要由糖度、酸度、硬度、水分及脆性等参数来表征,内部品质指标直接影响着果实的口感及品质,同时也是苹果成熟度的判断依据。

消费者在购买苹果时,不仅在意苹果的形状、大小、颜色等外观品质,并且越来越注重苹果的内部品质,比如酸甜度、脆性、营养物质等。

已有的研究证明,光谱检测技术检测苹果内部品质是可行的,但传统的苹果品质检测方法效率低、操作复杂、且具有破坏性,因此苹果内部品质的无损检测仍然是重点研究领域。

目前,无损检测技术如机器视觉、高光谱成像技术、介电特性法和核磁共振检测等被应用于水果品质无损检测中,与这些常用的无损检测技术相比,近红外光谱技术是一种新兴检测技术,具有绿色、无损、快速等优点,通过漫反射和漫透射获取苹果的成分和组织信息,对获得的光谱信息进行特征提取和分析,从而检测苹果的内部品质。

苹果早期瘀伤的近红外光谱和多波段相机成像检测

苹果早期瘀伤的近红外光谱和多波段相机成像检测

苹果早期瘀伤的近红外光谱和多波段相机成像检测杨增荣;王怀彬;田密密;李军会;赵龙莲【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2024(44)5【摘要】苹果早期轻微瘀伤是影响苹果品质的重要因素。

早期轻微瘀伤在可见光下肉眼无法识别,为寻找一种高效的苹果早期轻微瘀伤识别方法,以红富士苹果为研究对象,通过倒立摆装置人为制造不同程度的苹果瘀伤。

首先采用傅里叶变换近红外光谱仪采集80个无损样品、60个轻度损伤样品以及60个重度损伤样品各自在损伤后0、10、20和30 min的近红外漫反射光谱;采用SNV作为光谱数据预处理方法,谱区范围选择4000~9000 cm^(-1);主成分个数为9,采用偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种方法建立“无损-有损”二分类模型,预测集的平均识别率分别为85.00%和89.80%,模型识别效果有待提高。

在以上实验结果的基础上,使用波段范围为1000~2350 nm的近红外相机采集无损、轻度瘀伤、中度瘀伤和重度瘀伤的100个苹果样品的近红外图像,相机加装1150和1400 nm 的滤光片后分别再次采集这些苹果样品的近红外图像,所有图像均在瘀伤产生后立即采集。

共采集3个波段、4种瘀伤程度的苹果样本图像共1200张。

提取图像吸光度信息并分别建立KNN、SVM和DT分类模型,DT法“无损-损伤”二分类模型和“无损-轻度-重度”三分类模型的识别率最高,分别为99.00%和94.67%。

相比基于近红外光谱的苹果早期外部瘀伤识别方法,近红外相机多波段成像法在苹果表面早期瘀伤和瘀伤程度分类的应用中都有更高的识别准确率。

与此同时近红外相机成像方法方便确定瘀伤的位置,这为苹果表面瘀伤的实时在线检测与分类提供了一种快速高效的新思路。

【总页数】8页(P1364-1371)【作者】杨增荣;王怀彬;田密密;李军会;赵龙莲【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院;现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室【正文语种】中文【中图分类】O657.39【相关文献】1.使用背照减薄型CCD的色散型超光谱成像光谱仪中近红外波段干涉条纹现象的研究与校正2.近红外高光谱成像技术的桃轻微损伤早期检测3.近红外光谱模型用于无症状“富士”苹果苦痘病的早期检测4.基于近红外相机成像和阈值分割的苹果早期损伤检测5.苹果糖度近红外光谱检测波段试验研究因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤

利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤

利⽤⾼光谱图像技术检测⽔果轻微损伤⾼光谱图像技术检测苹果轻微损伤摘要传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应⽤于⽔果品质⽆损检测中存在的检测区域⼩、检测时间长、仅能检测表⾯情况等局限性。

提出了利⽤⾼光谱图像技术检测⽔果轻微损伤的⽅法。

试验以苹果为研究对象, 利⽤ 500~ 900nm范围内的⾼光谱图像数据, 通过主成分分析提取 547nm 波长下的特征图像, 然后设计不均匀⼆次差分消除了苹果图像亮度分布不均匀的影响, 最后通过合适的数字图像处理⽅法提取苹果的轻微损伤。

关键词: ⽆损检测苹果⾼光谱图像检测轻微损伤引⾔⽔果在采摘或运输过程中, 因外⼒的作⽤使其表⽪受到机械损伤, 损伤处表⽪未破损, 伤⾯有轻微,⾊稍变暗, ⾁眼难于觉察。

受⽔果⾊泽的影响, 传统的计算机视觉技术不能对轻微损伤加以检测。

但是轻微损伤是⽔果在线检测的主要指标之⼀, 随着时间的延长, 轻微损伤部位逐渐褐变, 最终导致整个果实腐烂并影响其他果实。

因此, ⽔果轻微损伤的快速有效检测是⽬前研究的难点和热点之⼀。

虽然轻微损伤和正常区域在外部特征上呈现出极⼤的相似性, 但是损伤区域的内部组织发⽣⼀定的变化, 这种变化可以通过特定波长下的光谱表现出来。

当前, ⼀种能集成光谱检测和图像检测优点的新技术。

⾼光谱图像技术正好能满⾜⽔果表⾯轻微损伤检测的需要。

⾼光谱图像技术是光谱分析和图像处理在最低层⾯上的融合技术, 可以对研究对象的内外部特征进⾏可视化分析。

在国内, ⾼光谱图像技术在农畜产品品质检测的应⽤还没有相关的⽂献报道; 在国外,近⼏年来有部分学者将该技术应⽤于⾁类和果蔬类的品质检测上。

本⽂采⽤⾼光谱图像技术对⽔果表⾯轻微损伤检测进⾏研究, 并通过合适的数据处理⽅法寻找到最能准确辨别⽔果表⾯损伤的特征波长下的图像, 为实现⾼光谱图像技术对⽔果轻微损伤的在线检测提供依据。

1 ⾼光谱图像基本原理⾼光谱图像是在特定波长范围内由⼀系列波长处的光学图像组成的三维图像块。

基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究

基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究

基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置研究近年来,随着人们生活水平的提高和健康观念的增强,对水果品质的要求也越来越高。

而苹果作为广受欢迎的水果之一,其品质的检测与保证对于消费者和生产商来说都非常重要。

然而,传统的苹果品质检测方法往往需要破坏性地采样或使用化学试剂,既不环保也不经济,而且无法实时监测苹果的品质变化。

因此,开发一种基于近红外光谱及成像的苹果品质无损检测方法和装置是十分必要的。

近红外光谱和成像技术已经成为无损检测领域的重要工具,可以通过对物体的光反射或透射特性进行分析,快速而准确地获取物体的相关信息。

在苹果品质无损检测方面,近红外光谱和成像技术已经得到广泛应用。

这主要归功于近红外光谱和成像技术能够提供大量的化学成分信息和外观特征,进而实现对苹果内部质量和外观品质的评估。

具体来说,基于近红外光谱的苹果品质无损检测方法包含以下几个步骤。

首先,通过选择合适的近红外光源和光谱采集设备,对苹果进行扫描,并获取反射的光谱数据。

然后,对采集到的光谱数据进行预处理,如去噪、基线校正等,以提高数据质量和准确性。

接下来,通过建立合适的模型,如主成分分析、偏最小二乘回归等,将光谱数据与苹果的品质参数进行相关联,从而实现苹果品质的无损检测。

除了近红外光谱,近红外成像技术也可以用于苹果品质无损检测。

相比于光谱分析,成像技术能够提供苹果的表面信息,如颜色、形状等。

通过对苹果的近红外图像进行处理和分析,可以判断苹果的熟度、含糖量、硬度等重要品质参数。

具体来说,近红外成像方法可以通过提取图像特征,如纹理、形状等,结合图像处理和机器学习算法,对苹果品质进行评估。

此外,近红外光谱与成像相结合的方法也广泛应用于苹果品质无损检测中。

通过将光谱和图像信息进行融合分析,可以综合考虑苹果的化学成分和外观特征,从而提高检测的准确性和稳定性。

例如,可以通过对苹果的光谱和成像数据进行特征提取和降维处理,建立融合模型,实现对苹果品质的综合评估。

水果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

水果内部品质近红外光谱无损检测研究进展
例如苹果的可溶性固形物质量分数约占11%~15%,总糖质量分数约为9%~14%。苹果的糖而言预测难度增大。苹果的密度为0.835~
g/cm3,轻于水,这有利于光的透射。果品的
生理病害也是果品品质评价的重要指标。例如采集光谱首先要考虑光源种类、透反射方式、波近红外光源布置形式有单光源、多光源之分,常光谱通过漫反射或透射或漫透射方式进行采
对于苹果而言,可通过二种方式消除因成分分布不均产生的影响:1)漫反射光谱与苹果表面糖度。沿赤道分别相隔90。测量4个点的漫反射光谱和Brix值,然后取平均进行建模;2)漫反射光谱与苹果整体糖度;3)透射光谱或漫透射与苹果整体糖度。甜瓜则取果底(花痕)处的漫透射光谱和果肉糖度进行相关分析。桃则常采集与缝合线成90。部位的反射光谱与糖度值代表桃的整体。4.2水果温度与光谱处理
fruit;interiorquality
1引言小型果实向西瓜等厚皮大型果实迈进。通过近红外
自从1985年农业部的Birth课题组用近光谱分析技术实现了品牌经营,提高了果品的竞争红外(NIR)光谱分析技术检测果蔬品质以来,经过力和附加值。
20多年的发展,社会认知程度不断提高,检测技术国内在863,科技攻关,科技支撑,国家自然科层出不穷,检测理沦日趋成熟,检测仪器早已从实验学等项目的支持和市场引导下,已有数个高等室走出,实际应用逐步扩大,并由在线检测向便携式院校、科研院所以及部分企业相继开展了相关研发发展,检测目标有从产后管理向产中管理延伸趋势;工作。毕卫红、傅霞萍等n ̄31已就此专题分别撰写检测项目由当初的单一糖度(SSC)指标到如今的苹了综述论文,在应义斌、刘燕德等[4’51无损检测综述果等果实内部褐变、水心、淀粉、浅层损伤,柑橘局部论文中也涵盖了这部分内容,众多学者也进行了专失水、浮皮等多项同时检测;检测品种由桃等薄皮中项研究,近红外技术越来越倍受世人关注。
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苹果早期碰伤红外无损检测机理研究周建民,尹洪妍,范丽娟,张瑞丰,周其显(华东交通大学.南昌330013)摘要:针对水果早期碰伤不易被识别的特点.以苹果作为研究对象,在分析了球面热潦空同红外辐射规律的基础上.对苹果的早期碰伤红外热成像检测原理进行r深入探讨.最后通过实验验证了分析的模型以及规律.为红外热成像技术在农产品质量检测中的应用奠定基础。

美键词:苹果;早期碰伤;无损检测;红外辐射;红外热戚像中圈分类号:'T1崆19文献标识码:A文●蠕号:1003—188X(2012)07-0053-040引言水果的缺陷检测一直是农产品加工中非常重要的步骤之一。

尤其是苹果的早期碰伤,通常具有轻微凹陷、色稍变暗、无汁液外溢、肉眼难于察觉、病原微生物容易入侵而引起腐烂等特点,影响后续存储以及销售,容易造成较大经济损失…。

目前。

我国现有的水果缺陷检测技术主要还是以人工目测或常规机器视觉检测技术为主,在苹果的质量分级过程中,受苹果色泽的影响。

传统手段很难对早期轻微损伤加以检测。

留下较大隐患。

因此,水果的早期轻微损伤的快速有效检测是目前研究的热点和难点之一。

红外热成像技术对温度具有高敏感性,是一种非接触、无破坏、实时、快速检测方法,能检测小于0.1℃的温度变化,能在线检测物体表面温度.已开始广泛应用于现代农业、生物、食品检测等领域。

本文将红外热成像技术引入到果品的早期轻微损伤检测当中,以苹果为研究对象,探究水果早期损伤的红外热成像无损检测机理。

1红外辐射殛成像理论基础红外辐射是自然界中存在的最为广泛的电磁波辐射,一切高于绝对零度(一273。

C)的物体,都不断地发射红外辐射.同时这种辐射都载有物体的特征信息。

红外热成像技术就是利用物体自身各部分的这种红外辐射的差异,把物体不可见的热辐射情况转换为可收藕日期:201I-08-23基金璜目:缸西省科拄支撑计划项目(20100N A05500);江西省自然科学基金项目(20l oc,Q s0040);江西省教育厅科技项目(c JJl l430)作謇简介:周建民(1975一).男.湖南邵阳人.捌教授。

博士,(E-m ai l) hotzj m@163.c(im。

53视热图的技术‘”。

红外热成像系统的核心设备是红外热像仪.其成像原理如图I所示。

面下t吁a田I红外热戚霄原理田F i g T he i n f ntnd t h e m tO l_m ph y B yBt em物体的红外辐射经过光学系统聚集到探测器上,探测器把人射的辐射转换成电信号,电信号数字化到热像仪的电子处理部分,再转换成可见的红外热图。

运用这一方法,能实现对目标物体的非接触温度测量和热状态成像,从而进行智能分析判断”】。

同一目标的热图像和可见光图像不同,它不是人眼所能看到的可见光图像,而是目标表面温度分布的图像。

根据斯蒂芬一玻耳兹曼定律,这种热辐射的大小可以用式(I)表示,即甲=8n以=s口r(1)其中,矿为物体的全波辐射度(W/m2);口为斯蒂芬一玻耳兹曼常量5.67x10d(W/m2一);r为物体表面的绝对温度(K),o为物体表面的比辐射率(理想黑体8=l;其它物体e<1)o斯蒂芬一玻尔兹曼定律表明。

即使非常小的温度变化,也会引起全渡辐射度的攫大变化。

在比辐射率一定的条件下.物体总的辐射度与其表面温度的4次方成正比。

考虑到苹果的曲面几何特征.有必要对曲面物体的热辐射规律做进一步探讨。

对于球面热源辐射来说,可以将其分割成许多小平面,分割的法是满足每一个小平面正好占满整个测量视场(如图2所示),这样就将球面模型转化到了平面模型。

K亘<豳2珲痢珊射竹剂卷想ns211|edivi .on “,Ⅲ㈣tjja ‰“因为探测器的测量祝场一定.所以根据平面黑体热源的辐射模型”I ,探测器测量到的球面热源某一点的辐射量为,l 一㈨日舻=÷(I —cos 以)=—了翟,=K ,(2)z‘其中,Ⅳ为探测器接收到的光谱辐射度:日。

为探测器的视场角;I 为等温红外辐射源的光谱辐射度;K 是仅和探测器有关的常系数。

式(2)表明:球面辐射测量的结果和分割的表面的辐射强度成正比.和在球面上所处的测量位置无关。

即对于表面温度均匀的待测苹果来说,其曲面几何特征并不影响其表面任一点在热图像中的温度测量值.这对于研究像苹果这种几何形状近似球体的红外辐射规律非常重要。

事实上.常温下,水果表面缺陷部位与完好部位的发射率差异极小.因而其表面温差也很小(约存在0.2一I .0℃的温差,D anni ,1978)“,而普通热像仪的最小热分辨率大约在005—0.1℃左右。

显然,仅靠热像仪无法获得所需的温度场信息,正是基于这个局限性,主动激励下的红外热成像技术应运而生,通过加载如红外热波、脉冲激励,超声波和热风等主动外部激励以达到增强温度差异的目的。

2苹果碰伤红外无损检测原理苹果在受到外部热激励后,热量从其表面逐步向内部传递。

在苹果表面温度趋于热平衡的过程中,假设苹果材质均匀,并且忽略苹果几何不规则变化,将其近似视为球体(如图3所示),此时苹果的空间辐射规律刚好满足上述球面辐射模型。

苹果在红外热源的热激励后.能量从表面传向内部的过程是一个典型的非稳态导热问题。

苹果在任意时刻E 在球心沿径向r 处的红外辐射可以用一个一维温度场来描述.即?’=/(r ,t )(3)由于物体内部结构的变化通常会以能量堆积的形式在物体表面反映出来,因而可用物体表面的热图像来分析物体内部特征。

假如苹果完好且受热均匀,那么.根据前面介绍的斯蒂芬一玻尔兹曼定律.在热像仪任意时刻记录的苹果的红外热图像中,其表面温度场可以用图4模型来描述。

圉4党蚌苹果的表面温度分布场F %.4T he di nt r i bu l i e nof Ie …口㈣fiel duf ∞∞da p pl e按照V ai r 【h ”‘和B ar anow ski l 73的理论.对于含有损伤的苹果,其表面温度场是不均匀的,且这种不均匀性不是因为损伤组织与完好组织的结构材质不同.而是由于二者热特性表现出来的差异引起的。

事实上,研究发现”o .物体在外部热激励条件下的热传递特性与其热物性参数紧密相关,即与热扩散率n ,热传导率女,比热容c 。

,以及比辐射率8有关.且前3个参数与物体密度p 存在以下关系,即“2忐(4)物体受热时,n 越大,表示物体中温度变化传递的越快。

所以,a 也是材料传递温度变化能力大小的指标.亦称导温系。

~些常见水果的热物性参如表l ¨o 所示。

当苹果受到机械冲击(挤压、碰撞)时,损伤区域变得更加致密(密度P稍微增加5%),而其质量、含水量及比热容C,JL乎不变。

此外,损伤组织里的细胞会释放部分水分到组织空隙里,导致其热传导率k增加,相比完好组织,k的值大约增加9%一26%(V ar i t h,2001)”1。

根据式(4)可知:由于k的值增加幅度大于P,而C又可视为不变,因此损伤区域的热扩散率a 比完好区域大。

在外部热激励下,损伤区域向内部传递的热量比完好区域传递的更多,导致其表面温度比完好区域低,如图5所示。

图5损伤苹果的表面温度分布币薏图ns511_。

出B m“∞d t em pe m t m f i el d d如kt i%appl e 由于温度是被测物质量信息的载体,因而热量在苹果表面会形成时间和空间上的温度梯度,即温度扰动,用热像仪记录这种差异,就可以获取苹果内部或近表的质量信息。

从而达到无损检测目的。

3实验验证实验前,为获得不同损伤程度的早期机械损伤,通过实验室模拟水果早期碰伤。

将完好待测样品从0.2—1m高的地方垂直跌落至水平地面来获得苹果的早期机械碰伤(如图6所示);然后将所有待测样品放置16℃环境下存储24h,之后将样品迅速取出并放置在室温为20℃、湿度为60%的实验环境下3~5m i n,可获得样品表面温度均匀稳定的实验条件。

实验时,通过加载持续的热流对样品进行热波激励,然后利用波长为8~14“m的伪彩色红外热像仪采集样品的热图像。

图7为实验过程中的苹果部分早期碰伤热图像对照图。

这里,规定碰伤深度在4m m以下的为轻微损伤,4r am以上为深度损伤。

图7中(a)为苹果的深度碰伤热成像检测结果(深6m m),(b)则为轻微碰伤热图像(深3.2r am)。

■;觚j圈6苹果早期碰伤可见光团像%.6ne一删『ly一岫c8ldam略∞in吐Ppk D D(a)耀腰碰伤(缺陷深6一)(b)轻做碰伤(缺陷深32一)图7部分苹果早期碰伤热圃像F嘻7S om e【I.er m a l i m a ges of appl%“小ear l y hm I*从图7中可以看出,碰伤区域的灰度特征明显低于完好区域(亦即温度更低),且其几何特征一般呈近似圆形状,边缘较为模糊,这是因为红外辐射的衍射效应一般比可见光强烈,并且损伤区域的中心最深,并向四周递减,因而损伤中心温度一般较四周低。

此外,深度碰伤比轻微碰伤在热图像上更加明显,对比度更强。

事实上,随着时间、空间的变化,二者之间的差别并不明显,很难判将它们区别开来。

并且,受苹果球形几何结构及热激励源不均匀特性的影响.苹果边缘部分区域温度稍微比中心区域低,导致该区域的灰度级也比中心区域低且与碰伤区域的灰度级接近,容易将这些区域误判为碰伤区,一定程度上会影响碰伤热成像检测的准确率。

4结论据估计,在高度机械化的国家,水果由于机械损伤而引起的平均损耗约占总质量的30%一40%,国产果品因机械伤损失也占总销量的5%以上¨…,不利于水果生产的进一步发展。

目前,运用红外热成像技术对农产品进行无损检测的研究在国外已经开展多年。

并取得了一批重要的研究成果,而国内在相关领域的研究尚未见报道。

因此,本文针对我国水果特点,对苹果早期碰伤的红外热成像无损检测机理进行了深入研究,以期探索一种快速无损检测新方法,促进红外热成像技术在农产品加工领域的发展,满足人们对食品质量要求日益严格的需求。

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