基于太赫兹成像技术的发芽葵花籽无损检测研究

发芽葵花籽中脂肪和蛋白质等营养物质的含量会减少,影响油脂产品的产量及品质,因此需要保证葵花籽的品质安全。在对发芽葵花籽进行检测研究时,通常需要剥除葵花籽的外壳,破坏样本,这一操作不利于后续的贮藏加工。文章对发芽葵花籽的带壳无损检测方法进行了研究,采用太赫兹透射成像技术结合最大峰值(Max Peak Size)图像重构方法获取发芽葵花籽图像,应用自适应阈值分割法提取图像特征,应用连续投影(Successive Projections Algorithm,SPA)算法提取光谱特征,并通过串行融合实现特征融合,采用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法建立了发芽葵花籽在不同频率段内的识别模型。结果表明,采用SPA-BP算法建立的基于融合特征的发芽葵花籽识别模型效果较好,模型整体识别准确率为100%。由此可得,利用太赫兹时域透射成像技术可以实现发芽葵花籽的带壳无损检测,这对未来带壳油料作物品质的无损检测提供新思路。

陶瓷基复合材料的太赫兹无损检测方法

提出了一种时频域多模式新光谱成像方法,对内含缺陷的4种陶瓷基复合材料(CMC)样本实现了无损检测,形成了检测样本的太赫兹图像库,并引入5个图像质量的客观综合评价指标,通过指标融合处理选出了质量较佳的太赫兹图像。基于尺度不变特征变换与K均值聚类实现了该图像的检索。实验结果证实,该方法可有效地对CMC不同位置处的不同宽度缺陷进行成像检测。