多重波段高光谱成像技术检测金冠苹果瘀伤—翻译1教案.doc

多重波段高光谱成像技术检测金冠苹果瘀伤 Juan Xing； Ce′dric Bravo； Pa′ l T. Jancso′ k； Herman Ramon； Josse De Baerdemaeker 农业机械和处理实验室， 农业工程和经济学学院，鲁汶天主教大学 艾伦伯格Kasteel公园30，b – 3001，比利时鲁汶；联系人的电子邮件juan.xing@agr.kuleuven.ac.be： 2004年6月收稿，2004年11月出版 摘要：在这个研究中，使用的潜在多光谱成像系统追究检测“金冠苹果”瘀伤。为了这个目的，一个波段范围在400nm和1000nm的高光谱成像系统成立了。基于高光谱成像的主成分分析，四个波段被选取了作为一个多光谱成像测试。主成分分析多光谱图像在高光谱影像给了非常相似的结果。第二个和第三个主成分组件分数图像被发现是适合标识瘀伤的存在的部位。开发了基于阈值分析的一个图像处理和分类算法。分类结果表明，使用示例数目的在这个实验中，大约93%的非瘀伤的苹果被辨别出来。实现了约86%的精度检测瘀伤，虽然所有的受伤区域被发现仍然在图像阈值范围内显现出来。 关键词：苹果，跌打损伤，缺陷，近红外，高光谱成像，质量，光谱学 1 引言 擦伤是苹果在处理运输过程中发生的一个重大的皮肤缺陷。水果外表的会影响消费者购买行为和外貌值。因此，苹果有表面缺陷必须与非伤痕累累的苹果在进入商场之前必须进行分级操作。最近可用商业分类系统以及存在各自不同程度的缺陷，但他们的能力检测suchsub病变缺陷擦伤是仍然还是一个问题(Lu，2003)。 许多技术被用来研究自动检测苹果果实的伤痕和损伤。机器视觉被广泛应用于水果业水果的大小进行排序和颜色的分类。然而，这一排序系统存在一定的缺陷，比如在机器视觉仍然具有一个挑战性的问题。商业在分拣系统中的缺陷，微笑的缺陷在跌打损伤仍然是一个问题，研究中发现，，可用于近红外光谱（NIRS）检测瘀伤苹果，因为新鲜的具有伤痕累累组织的苹果具有较低的反射率比正常的结构的苹果在短波区域近红外（VIS/NIR）约400-1000nm（brown等人，1974，；Geoola等人，1994年，厄普丘奇等人，1990年）。然而，由于近红外光谱测量小面积的组织（点的测量），因此不适合用于检查整个苹果。Throop认为使用近红外摄像头获取整个苹果扫描的图像开发的图像处理来检测两个具有不同的伤痕的苹果，不同的检测结果在很大程度上取决于挫伤的严重程度和挫伤中形状进行处理。后来，该组研究人员研发出一种多光谱成像系统使用四个波段来检测外伤缺陷，（Aneshansley等人，1997年，throop等人，1999年）。制定详细的报告来说明检测挫伤的成效。其他（schatzki等人，1997）使用X射线成像系统来检测苹果的缺陷，但是这种检测技术不适用于目前市面上的水果的缺陷。温和陶（1998）采用双凸轮技术，即一个近红外相机和一个红外摄像头用来检测具有表面缺陷的水果。 最近，对高光谱成像进行研究的农产品质量安全检验检测（法-rence等人，2001年，199年）lu等人（1999年）研究了高光谱成像检测了三个品种的苹果在450-900nm光谱区域的图像，研究发现在一个多拓展区可以检测水果的内部品质。然而，现在正在使用的Technolo成像GY扩展的近红外区域检测跌打损伤等缺陷还没有被探索，因为没有合适的NIR 成像设备，直到最近。以最近的InGaAs阵列探测器技术的进步，我们现在可以利用高光谱跌打损伤检测苹果成像技术在近红外区域调查电位。 本研究的总体目标是研究潜在的高光谱成像光谱区域在900 nm和1700 nm被用来检测苹果的伤痕。研究的具体目标是： a)开发一个覆盖近红外高光谱成像系统从900纳米到1700纳米的光谱区作为苹果果实的挫伤检测。 b)开发计算机算法来识别和分辨苹果是正常组织还是具有新的和旧的瘀伤的水果。找出，适用于具有损伤检测的自身的光谱区域和相关性大的区域。 2.材料和方法 2.1样品制备 样品蛇果和金冠苹果来源于密歇根州立大学的园艺场2000年。对于那些苹果，我们分别从通过目测的瑕疵和瘀伤的研究。将其分成完好和具有损伤的两大类样品，样品的分配是通过一个特殊的设备是专为诱导瘀伤苹果测试。 该装置有一根钢棒具有483毫米长配备一个摆动臂，其一端被连接到一个支枢的一端而其另一端有一个钢盘38毫米直径和13毫米的高度，重量为113克。钟摆安装在一块木板和休息水平。通过抬起摆锤到一个预先选定的位置（或高度）后释放它，钢盘将影响水果坐在一个木头架子上的水果产生挫伤。 40个损伤样品，其中每个品种的水果被选定为挫伤研究。每个苹果都被打伤在三个不同的位置 围绕赤道线的果实具有三个钟摆（127，229和330毫米）的