高光谱成像技术无损检测水果缺陷的研究进展

水果缺陷无损检测是水果分级的重要依据。随着图像技术与光谱信息的发展、高光谱成像系统硬件成本的下降和性能的提升,高光谱成像技术在水果缺陷无损检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,从高光谱成像技术在水果的缺陷无损检测方面,综述了水果损伤、病害、虫害等缺陷无损检测的研究进展,并对其发展方向进行了展望。     

高光谱成像技术在水果无损检测中的应用

高光谱成像技术结合了光谱学和成像技术的主要优势,可以同时获得一个样本的空间分布及物理和化学性能,是水果无损检测的发展趋势。为此,主要介绍了高光谱成像原理、装置、数据处理方法,以及国内外水果内外品质无损检测的应用,并对高光谱成像技术在水果无损检测中的不足及未来趋势进行了分析。     

农产品无损检测中高光谱成像技术的应用研究

高光谱成像技术集成了计算机成像技术和光谱技术的优势,能够在连续空间内同时获得被测物的光谱信息和图像信息,可对农产品内外部品质进行可视化研究.尽管高光谱成像技术起源于高空遥感,但近几年仍以高效快速的检测分析方法出现在农产品无损检测领域,成为该领域重要研究方向.为此,对高光谱成像技术的原理特点以及其成像技术在农产品无损检测中应用的最新研究进展进行了综述,分析总结了国内外高光谱成像技术在农产品品质无损检测发展中存在的问题以及应用前景,以期该技术在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用.     

高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究现状

高光谱成像技术能实现"图谱合一",被广泛应用于各种水果的品质检测.为了深入了解高光谱成像技术在水果品质检测中的应用研究,介绍了高光谱成像技术的基本原理与数据处理方法以及高光谱成像技术在水果品质检测的进展,讨论了高光谱成像技术在水果品质检测中的发展趋势及存在的不足.     

高光谱成像结合模式识别无损检测猕猴桃成熟度

为实现“贵长”猕猴桃成熟度的快速无损检测,提出高光谱成像结合模式识别建立识别模型的检测方法。首先利用可见/近红外(390～1 030 nm)高光谱成像系统采集不同成熟阶段猕猴桃样本的高光谱图像,并获取整个样本区域的光谱反射率。然后对比3种光谱预处理方法：二阶导数、标准正态变换以及多元散射校正对原始光谱的预处理效果。最后分析偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和简化的K最近邻(SKNN)模式识别方法对猕猴桃成熟度的识别性能。结果表明：相对于标准正态变换和多元散射校正两种光谱预处理方法,二阶导数预处理方法对原始光谱的预处理效果相对较好。另外,PLS-DA识别模型对猕猴桃成熟度的识别性能要优于SKNN识别模型,其正确识别率达到100%。表明采用高光谱成像技术结合模式识别方法判别“贵长”猕猴桃成熟度是可行的。     

油桃外部缺陷的高光谱成像检测

采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对中油9号油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。     

基于高光谱成像技术的柑橘缺陷无损检测

应用高光谱成像技术无损检测柑橘的缺陷。选取蒂腐、黑斑、褐腐、结痂缺陷果和正常果各30个,提取并分析了5类果皮感兴趣区域光谱曲线并结合主成分分析法确定2个最佳波长(615nm和680nm),然后基于特征波长作主成分分析,选取第2主成分作为分类识别图像,提出采用特征波长主成分分析法与波段比算法相结合的方法,识别率达到94%。试验结果表明,高光谱成像技术可以有效地对带有蒂腐、黑斑、褐腐、结痂缺陷的柑橘进行分类识别。     

基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势.为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议.     

基于高光谱图像技术的红枣品种智能检测模型

为了提高红枣相关产业的经济效益,增强其市场竞争力。针对红枣品种无损鉴别的社会需求,文章采用高光谱图像技术获取多个品种红枣高光谱图像,获取光谱数据并提取特征光谱波段,构建红枣品种的检测模型。实验结果表明,高光谱图像技术结合竞争自适应重加权抽样和支持向量机模型（CARS-SVM）可实现对红枣品种的无损、快速、准确鉴别,分类的准确率达到了91.2%。     

高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的应用

简介高光谱成像系统的原理及优势,综述国内外高光谱技术在水果内部和外部品质检测方面的应用,分析其在相关检测中存在的主要不足,展望其未来发展方向,为提高高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的检测准确性提供参考。     

基于高光谱图像与果蝇优化算法的马铃薯轻微碰伤检测

针对通常采用的反射高光谱无法准确检测随机放置马铃薯表面轻微碰伤的问题,提出了一种用V型平面镜的高光谱并结合果蝇优化算法(FOA)检测马铃薯轻微碰伤的方法。试验搭建了V型平面镜反射高光谱图像采集系统,分别采集随机放置下的轻微碰伤和合格马铃薯的高光谱图像,每张高光谱图像包含平面镜1反射图像F1、相机直接采集图像F2、平面镜2反射图像F3,分别提取F1、F2、F3感兴趣区域的平均光谱拼接成马铃薯的属性矩阵。采用标准正态变量变换(SNV)预处理后的光谱矩阵进行全波段的支持向量分类机(SVC)建模,预测集的识别率仅为84.11%;为了提高模型的性能,采用蚁群算法(ACO)进行变量优选,优选出9个变量建立的SVC模型预测准确率为95.32%;分别用网格搜索法(Grid search)、遗传算法(GA)和FOA对SVC的惩罚参数c和核函数参数g进行寻优,通过比较分析,FOA-SVC对训练集和预测集的识别准确率均达到100%。试验结果表明,用V型平面镜的高光谱结合FOA-SVC能够准确检测马铃薯的轻微碰伤,可为马铃薯的轻微碰伤在线检测提供技术基础。     

基于高光谱成像的绿皮马铃薯检测方法

针对任意放置姿态下的轻微绿皮马铃薯难以检测的问题,进行了半透射与反射高光谱成像方式的不同检测方法比较研究,最终确定较优高光谱成像方式的检测方法。分别以半透射与反射高光谱成像方式对图像维提取RGB、HSV和Lab空间颜色信息,并采用等距映射、最大方差展开、拉普拉斯特征映射进行图像信息降维;分别以半透射与反射高光谱成像方式对光谱维提取感兴趣区域的平均光谱数据,并采用局部保持投影、局部切空间排列、局部线性协调进行光谱信息降维;然后分别建立不同高光谱成像方式下的图像与光谱信息的深度信念网络模型;对识别率良好的模型采用多源信息融合技术进一步优化,并建立基于图像和光谱融合或不同成像方式融合的模型。结果表明,基于半透射和反射高光谱的光谱信息融合模型最优,校正集和测试集识别率均达到100%,可实现轻微绿皮马铃薯的无损检测。     

基于高光谱成像的油茶籽含油率检测方法

为了快速准确地检测油茶籽含油率、解决传统检测手段费时费力等问题,提出了一种基于高光谱成像技术的油茶籽含油率检测方法.应用光谱集I (400～1000nm)和光谱集Ⅱ(900 ～1700 nm)两组高光谱成像系统采集油茶籽的漫反射高光谱图像,并结合化学计量学方法建立油茶籽含油率的回归预测模型.结果 显示,在不经预处理的情...     

基于高光谱成像技术的生菜冠层含水率检测

为实现作物含水率的无损检测,以6种水分胁迫水平的生菜为研究对象,利用高光谱成像技术和特征波长选取方法对生菜冠层含水率进行检测研究。采用掩模法去除高光谱图像的背景噪声,并对生菜冠层光谱图像进行光强校正。利用标准正态变量变换法(SNV)去除原始平均光谱数据的噪声,采用蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)剔除无关变量,结合基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)、连续投影法(SPA)、LASSO与SPA算法组合(LASSO SPA)筛选特征变量,对数据进行降维处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立5个生菜冠层含水率检测模型。经对比发现,全光谱中存在很多冗余信息变量和无关变量,采用全光谱建立的PLS模型复杂度最高,且预测能力最差;以MCUVE LASSO SPA筛选变量后的PLS模型效果最优,其中建模集相关系数R c和预测集相关系数R p分别为0.8827和0.9015,均方根误差分别为1.0662和0.9287。择优选取MCUVE LASSO SPA PLS模型计算生菜冠层每个像素点的干基含水率,生成可视化分布图,实现了生菜冠层叶片干基含水率可视化检测。本研究可为生菜冠层含水率快速无损检测提供参考。     

基于高光谱成像技术的鲜食核桃仁水分检测研究

为实现对货架期内青皮核桃仁水分的快速预测,利用高光谱成像技术采集货架期核桃青皮光谱数据,测定核桃仁含水量,利用连续投影法(SPA)提取11 个特征波长,建立了偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型.结果表明,LS-SVM建模效果最好,预测集的相关系数Rp= 0.800 7...     

基于高光谱成像的油菜苗期温度胁迫检测方法

为了保证育苗质量和提供适栽壮苗,满足新一代油菜产业规模化、标准化的需求,以浙油50为研究对象,进行了为期21d的温度胁迫实验,利用高光谱成像技术研究油菜受温度胁迫的健壮苗识别方法。首先通过光谱反射率和连续小波变换提取温度胁迫敏感波段;然后,分别采用连续投影算法和连续小波变换-逐步判别分析法在温度胁迫敏感波段处提取特征波长;分析了油菜苗波段特征和光谱特征随时间的演化规律,筛选出554~714nm波段MA曲线面积、正切特征值tanθ、1213nm和1567nm处反射率以及小波特征w(9,967)、w(13,1213)、w(7,1567)共7个特征,建立了多特征融合的温度胁迫Fisher判别模型。结果表明：模型平均分类准确率为88.68%,在三叶期达到最佳检测准确率,为95.56%,能够较好地区分受温度胁迫的油菜幼苗。本研究为基于高光谱成像技术的油菜健壮苗快速检测提供了参考。     

基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留

常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。     

基于高光谱成像技术的面条中马铃薯全粉含量检测

为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数（R2C）为0.8653,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数（R2P）为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。     

基于混合学习果蝇优化算法的冗余机械臂逆运动学求解

针对常规方法难以有效求解冗余机械臂逆运动学的不足,提出了一种基于改进果蝇优化算法的逆运动学解决方案。改进算法采用线性候选解产生机制,克服了基本果蝇优化算法不能搜索负值空间及无法在指定的区域内均匀搜索的缺陷。通过混合学习嗅觉搜索策略的构建,有效增强并合理平衡算法的全局探索与局部开发。此外,通过视觉实时更新策略的引入,提升了算法的搜索效率及加速了算法的收敛速度。以7自由度冗余机械臂的逆运动学求解为例展开对比试验分析,结果表明所提出算法在寻优速度、精度以及结果稳定性等方面明显优于对比算法,说明该方法能够有效解决冗余机械臂的逆运动学问题。