高光谱荧光成像技术在识别早期腐烂脐橙中的应用研究

腐烂是发生在柑橘类水果中最普遍、最严重的病害,早期腐烂果的自动化检测有助于提高水果加工业的市场竞争力。然而,目前没有有效的自动化检测技术。以脐橙为研究对象,利用荧光高光谱成像检测早期腐烂果。最佳指数OIF理论用于识别腐烂果的最优波段组合(498.6和591.4nm)。基于最优波长的比图像及双阈值分割算法,识别率达到100%。研究表明,该方法能有效克服梗伤果及果梗在紫外线诱导下所产生的荧光效应对腐烂果识别的影响。该研究为基于多光谱成像技术对早期腐烂果的在线检测系统的开发奠定了基础。

用高光谱成像和PCA检测苹果的损伤和早期腐烂

为了实现苹果表面损伤和早期腐烂的快速有效检测,利用高光谱成像和主成分分析变换挑选了检测损伤和早期腐烂的特征波段,并开发了基于特征波段的检测算法。首先,利用高光谱成像系统采集苹果可见-近红外(400～1000 nm)波段的图像;其次,基于全波段图像的主成分分析变换,挑选出6个特征波段(560、640、675、720、810和970 nm);再次,对特征波段进行主成分分析变换,挑选出第3主成分(PC3)作为检测苹果表面损伤和早期腐烂的图像。利用该算法对正常果和带有损伤和早期腐烂的苹果样本共计120个进行检测,检测正确率达到95.8%。试验结果表明:基于特征波段的主成分分析变换可以有效检测苹果表面的损伤和早期腐烂。