基于高光谱成像技术和MNF检测苹果的轻微损伤_张保华

发现第２主成分图像缺陷较为明显，并 据 此 选 择 ６ 个 特 征 波 段，然后对特征波段进行主成 分 分 析，挑 选 第 ３ 主 成 分 作 为 缺陷识别图像；Ｐｉｏｔｒ等［２］利 用 高 光 谱 成 像 技 术 和 热 成 像 技 术识别苹果 的 早 期 损 伤，通 过 主 成 分 分 析 和 最 低 噪 声 分 离 （ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｏｉｓｅ ｆｒａｃｔｉｏｎ，ＭＮＦ）增加损伤区域和 正 常 表 面 的 对比度，通过脉冲热成像序列的傅立叶变 换 获 得 损 伤 的 位 置 和 深度；Ｘｉｎｇ等［３］利用高光谱图像的多个波段检测 Ｇｏｌｄ Ｄｅ－ ｌｉｃｉｏｕｓ的损伤，利用高光谱图像的 主 成 分 分 析 挑 选 出 ４ 个 特 征波段，对特征波段进行主成 分 分 析，利 用 第 ２ 和 第 ３ 主 成 分的联合图像完成了损伤的识别分类 ；黄 文 倩 等［５］以 全 波 段 的主成分分析挑选了 ８２０ 和 ９７０ｎｍ 两 个 特 征 波 段，并 利 用 特征波段和阈值分割算法开发了轻微损伤检测算法。
＊ 通 讯 联 系 人 ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｃｊ＠ｎｅｒｃｉｔａ．ｏｒｇ．ｃｎ
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光谱学与光谱分析 第３４卷
损伤检测算法，并用不同时间阶段的损伤 苹 果 验 证 了 算 法 的 检测性能。
１ 实 验 部 分
１．１ 样 品 选择双色红富士苹果为试验对象，苹 果 样 本 购 买 于 北 京
近年来，高光谱和多光谱机器视觉越 来 越 多 的 应 用 于 农 产品的品质检测，光谱相机的多波段成像 优 点 拓 展 了 普 通 相 机的检测性能。Ｇａｍａｌ等［６］利 用 高 光 谱 相 机 采 集 苹 果 ４００～ １ ０００ｎｍ 波 段 范 围 的 图 像，利 用 偏 最 小 二 乘 （ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅ，ＰＬＳ）和逐步判别分 析（ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ａｎａｌｙ－ ｓｉｓ，ＳＤＡ）挑选了３个特征 波 段（７５０，８２０ 和 ９６０ｎｍ）然 后 以 特征波段搭建多光谱相机检 测 平 台，试 验 结 果 表 明，该 系 统 可 以检测到１ｈ以后的损伤；Ｌｉ等［７］以橘子可见－近红外图像 进行主成分 分 析 （ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ），对 比
非线性和暗电流的存在，需要 对 原 始 图 像 进 行 校 正。校 正 公
式 如 式 （１）
（ ） Ｒｎｏｒｍ ＝
Ｒｒａｗ －Ｒｄａｒｋ
Ｒ Ｒ － ｗｈｉｔｅ
ｄａｒｋ
×１００％
（１）
其 中 ：Ｒｎｏｒｍ 为 校 正 后 的 光 谱 图 像 ，Ｒｒａｗ 为 原 始 光 谱 图 像 ，Ｒｄａｒｋ
为 关 上 光 源 ，拧 上 镜 头 盖 后 采 集 的 全 暗 参 考 图 像 ，Ｒｗｈｉｔｅ为 扫
张保华１，２，黄文倩２，李江波２，赵春江１，２＊ ，家重点实验室 ，上海 ２００２４０ ２．北 京 市 农 林 科 学 院 ，北 京 农 业 智 能 装 备 技 术 研 究 中 心 ，北 京 １０００９７
摘 要 苹果损伤是一种发生在水果采摘和产后处理 阶 段 的 不 可 避 免 的 主 要 缺 陷 。为 了 快 速 有 效 地 识 别 苹 果的轻微损伤，以具有 代 表 性 的 双 色 红 富 士 苹 果 为 研 究 对 象 ，提 出 了 一 种 以 高 光 谱 成 像 和 最 低 噪 声 分 离 （ＭＮＦ）变换的苹果轻微损伤识别检测方法。首先，使用高光谱成像系统获取苹 果 的 可 见－近 红 外 波 段（４００～ １ ０００ｎｍ）的图像，对比发现全波段的最低噪声分离 变 换 比 主 成 分 分 析 （ＰＣＡ）变 换 可 获 得 更 好 的 识 别 效 果； 其次，利用Ｉ－ＲＥＬＩＥＦ算法对正常表皮和损伤区域的光谱进行分析得出权值系数图，依据该系数曲线 挑 选 出 了 ５个特征波段（５６０，６６０，７２０，８２０和９６０ｎｍ）；最后，特征波段和最低噪声分离变换开发了损伤苹果的识 别检测算法。利用该算法对８０个正常苹果和含有不同时间阶段轻微损 伤 的 苹 果 进 行 试 验 ，损 伤 识 别 总 体 正 确率为９７．１％，试验结果表明，利用该方 法 和 选 取 的 特 征 波 段 可 以 快 速 有 效 地 识 别 苹 果 的 早 期 轻 微 损 伤 ， 为利用多光谱成像技术和最低噪声分离变换在线检测苹果轻微损伤奠定了基础。
关 键 词 高 光 谱 机 器 视 觉 ；苹 果 损 伤 ；ＭＮＦ；检 测 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１．４；Ｓ２６ 文 献 标 识 码 ：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０５９３（２０１４）０５－１３６７－０６
引 言
水果的机械损伤是在采摘、运输和产 后 处 理 阶 段 的 一 种 常见缺陷，随着时间 的 推 移，损 伤 会 发 展 为 霉 变 或 腐 烂，严 重影响了水果的外观品质，同时对水果内 部 的 品 质 也 有 很 大 的影响，甚至会感染其他优质 水 果［１］。水 果 的 轻 微 损 伤 和 正 常表面在颜色、纹 理 上 非 常 相 似，普 通 彩 色 相 机 无 法 区 分 ， 目前的自动化分选系统还不能准确的检 测 水 果 的 损 伤，损 伤 的 检 测 主 要 靠 人 力 完 成 。 ［２－５］
伤区域随着时间的推移反射光谱特性，采 集 了 正 常 表 皮 和 不 同时间损伤的感兴趣区域（ＲＯＩｓ）光谱。采集时为了消除水 果 形状对反射率的影响，尽量保 持 各 个 区 域 位 置 接 近；光 谱 图 像的每个像素点都包含一个完整的光谱 曲 线，为 了 光 谱 特 征 曲线更具 一 般 性，每 个 正 方 形 ＲＯＩ的 面 积 为 １００～１２０ 个 像 素，求取 ＲＯＩ内所有像素点的平均光谱曲线作为该区域的光 谱特征曲线。图２显示了正常表皮和不 同 时 间 损 伤 区 域 的 平 均光谱。由光谱特性曲线图可 以 看 出，损 伤 初 始 时 刻 的 光 谱 曲线接近正常表面，随着时间 的 推 移，损 伤 区 域 的 光 谱 反 射 率下降。但总体上差别并不大，损 伤 区 域 的 光 谱 也 没 有 特 别 明显的特征，因此仅仅使用单波长识别水 果 的 轻 微 损 伤 具 有 一定的难度。
上述研究中，大多数学者基于高光谱 成 像 技 术 和 主 成 分 分析检测水果的轻 微 损 伤，不 同 学 者 挑 选 的 特 征 波 段 不 同， 特征波段的有效性需要验证，另外轻微损 伤 随 时 间 的 推 移 变 化较大，检测 算 法 对 不 同 时 间 损 伤 的 检 测 能 力 需 要 深 入 研 究。针对上述问题，本工作提出 了 基 于 高 光 谱 成 像 技 术 和 最 低噪声分离变 换 的 苹 果 轻 微 损 伤 检 测 方 法，利 用 Ｉ－ＲＥＬＩＥＦ 算法挑选了特征波长，并验证 了 特 征 波 长 的 有 效 性，开 发 了
新发地水果市场，共计８０个，全部为正常优质果，且水 果 的 大小、形状、颜色分布 均 匀。损 伤 是 通 过 可 控 制 高 度 的 钢 球 撞击产生，具 体 做 法 为：钢 球 （３０ｇ）沿 着 直 塑 料 管 道 （长 ３０ ｃｍ）垂直落在苹果表 面，力 度 所 制 造 的 损 伤 为 内 部 损 伤，没 有致使苹果表面破损，损 伤 符 合 中 国 农 业 部 发 布 的 《苹 果 等 级规格（ＮＹ／Ｔ １７９３—２００９）》标 准，人 眼 几 乎 无 法 辨 别 正 常 表 面 和 损 伤 区 域 。损 伤 水 果 在 检 测 间 隔 期 间 常 温 保 存 。 １．２ 高 光 谱 图 像 采 集 系 统
利用图１所示的系统采集高光谱 图 像，该 系 统 主 要 由 图 像 光 谱 仪 （ＩｍＳｐｅｃｔｏｒ Ｖ１０Ｅ－ＱＥ，Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｌｔｄ，Ｆｉｎ－ ｌａｎｄ）、线 阵 ＥＭＣＣＤ 摄 像 机 （Ａｎｄｏｒ Ｌｕｃａ ＤＬ－６０４Ｍ，Ａｎｄｏｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｐｌｃ．，Ｎ．Ｉｒｅｌａｎｄ）、相 机 镜 头、一 对 １５０ Ｗ 的 卤 素 灯 光 源 （３９００－ＥＲ， Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｉｎｃ．， ＵＳＡ）、计 算 机 （Ｄｅｌｌ，Ｉｎｔｅｒ（Ｒ）Ｃｏｒｅ（ＴＭ）ｉ５－２４００ ＣＰＵ ＠ ３．１０ＧＨｚ，ＲＡＭ４．０ＧＢ）、步 进 电 机 和 移 动 平 台 组 成 。为 了 减 少环境光的 影 响，系 统 的 主 要 部 分 放 置 在 密 闭 的 黑 色 光 箱 中 。其 中 ，相 关 参 数 设 置 为 ：相 机 曝 光 时 间 ２０ ｍｓ，平 台 的 移 动速度为０．８ｍｍ·ｓ－１。线阵相机和光谱仪 随 着 移 动 台 的 移 动 逐 行 扫 描 苹 果 ，扫 描 后 便 获 得 了 苹 果 的 高 光 谱 图 像 。
描 反 射 率 为 ９９％ 的 标 准 白 板 全 白 参 考 图 像 。 １．４ Ｉ－ＲＥＬＩＥＦ 算 法
为了实现损伤的快速在线检测，必须 完 成 从 高 光 谱 的 研 究层面向多光谱应用层面的转变，而实现 这 种 转 变 的 关 键 就 是挑选能够代表全 波 段 的 特 征 波 段。高 光 谱 图 像 数 据 庞 大， 光谱 分 辨 率 较 高 ，因 此 也 存 在 较 大 的 数 据 冗 余 ，在 ［１０，１１］ 损 伤 检测时，并不是每一个波段都 起 到 相 同 的 作 用。在 特 征 选 择 算法中，ＲＥＬＩＥＦ 算法是 一 种 有 效 的 方 法，但 是 ＲＥＬＩＥＦ 对 调和参数的 选 择 非 常 敏 感 ，Ｓｕｎｙ 等［８］为 克 服 上 述 缺 点 ，对 ＲＥＬＩＥＦ 算法进行 了 改 进，提 出 Ｉ－ＲＥＬＩＥＦ 算 法，本 工 作 使 用该方法选择损伤检测的特征波段，算法 的 实 现 过 程 请 参 见 文 献 ［８］。
收 稿 日 期 ：２０１３－０６－２７，修 订 日 期 ：２０１３－０９－１９ 基金项目：国家自然科学基金项目（３１３０１２３６），国家高技术研究发展计划（８６３计划）项目（２０１３ＡＡ１００３３０７）和 ２０１２ 年 北 京 市 农 林 科 学 院 博
士后基金项目资助 作者简介：张保华，１９８６年生，上海交通大学机械与动力工程学院博士研究生 ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｂａｏｈｕａ＠ｓｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
Ｆｉｇ．１ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｏｆ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ １：计 算 机 ；２：相 机 ；３：光 谱 仪 ；４：镜 头 ；
５：光 源 ；６：步 进 电 机 ；７：移 动 平 台 ；８：苹 果
１．３ 图 像 校 正
由于各波长下光强 度 分 布 的 不 均 匀 性 及 ＣＣＤ 探 测 器 的
第３ ４卷 ，第５期 光 谱 学 与 光 谱 分 析 ２ ０ １ ４ 年 ５ 月 Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ
Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．５，ｐｐ１３６７－１３７２ Ｍａｙ，２０１４
基于高光谱成像技术和 ＭＮＦ检测苹果的轻微损伤
Ｆｉｇ．２ Ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｎｄ ａｎｄ ｂｒｕｉｓｅ ｒｅｇｉｏｎｓ
２．２ 主 成 分 分 析 和 最 低 噪 声 分 离 变 换 主成分分析（ＰＣＡ）是 高 光 谱 图 像 处 理 的 一 项 重 要 技 术，
通过上述计算就可以获得各个波长在检测苹果损伤时的 权重系数，权重系数的大小反映了各个波 长 对 损 伤 检 测 的 作 用 程 度 ，依 据 权 重 系 数 图 挑 选 了 用 于 损 伤 检 测 的 特 征 波 长 。
２ 结 果 与 讨 论
２．１ 正 常 表 皮 和 不 同 时 间 轻 微 损 伤 的 反 射 光 谱 为了研究正常果皮和损伤区域的反 射 光 谱 特 征，以 及 损