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高光谱成像技术在果蔬品质无损检测中的应用

发布时间:2023-04-04
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果蔬品质检测对我国水果生产、消费及出口都十分重要,传统的检测方法需要破坏样品,产生的废弃物极易污染环境。为了表征被测对象的外部特征和内部信息,实现果蔬品质的快速无损检测,我们就可以使用高光谱成像仪​。本文介绍了高光谱成像技术在果蔬品质无损检测中的应用。

果蔬品质检测对我国水果生产、消费及出口都十分重要,传统的检测方法需要破坏样品,产生的废弃物极易污染环境。为了表征被测对象的外部特征和内部信息,实现果蔬品质的快速无损检测,我们就可以使用高光谱成像仪。本文介绍了高光谱成像技术在果蔬品质无损检测中的应用。

果蔬

高光谱成像技术在果蔬品质无损检测中的应用:

1.果蔬外部品质检测

果蔬的外部品质主要包括颜色、纹理、形状、大小、表面污染和表面缺陷等特征,外部品质是果蔬品质的最直接体现。传统的检测方法已经可以实现针对较为明显的外观特征的自动检测,但是对于果蔬轻微损伤、腐败、冻伤等大部分特征不明显的外部特征则需要结合图像技术进行检测。区别于传统的二维成像技术,高光谱成像技术可以获得不同光谱维度上的图像信息,更有利于果蔬外部品质的检测分析。

近年来大量的国内外学者利用高光谱成像技术对果蔬的损伤、腐烂、冻伤等外部品质进行了探索研究。

2.果蔬内部品质检测

果蔬内部品质主要包括糖度、硬度、酸度、水分、pH、可溶性固形物、淀粉含量等指标。可溶性固形物含量是指果蔬中所有溶于水的化合物的总称,包括可溶性糖类、酸、维生素、矿物质等,它是果蔬重要的内部品质之一,因此,利用高光谱成像技术检测果蔬中可溶性固形物含量成为国内外学者的研究热点。例如,研究人员利用高光谱成像技术(400~1000nm)无损检测草莓的含水量、可溶性固形物和酸度等品质指标,利用偏最小二乘和多元线性回归对测定指标进行建模,模型结果较优,相关系数为0.92。同时利用灰度共生矩阵进行纹理分析,结果表明,分类精度达到 89.61%。

三恩时高光谱成像仪

高光谱成像技术在果蔬品质无损检测中的前景:

高光谱成像技术能获取待测样品较丰富的图像和光谱信息,同时对果蔬外部和内部品质进行无损检测,因而具有广阔的应用前景。

1.高光谱信息丰富,但冗余信息多。要提高高光谱数据采集和处理的速度,研制便携式仪器,与GPS和无线传输技术结合,实现农业信息的精准获取、解析,是高光谱成像技术的重要发展方向。

2.稳健性的数学模型。开发面向高光谱的分析处理软件,研究高光谱数据建模算法,提高数学模型的鲁棒性,为高光谱成像技术的推广提供软件支撑。

3.高光谱成像技术兼备可见光图像与光谱两者的优点。高光谱成像技术可检测水果品质(果面缺陷、可溶性固形物、水分、坚实度、内部缺陷、表面污染等)及蔬菜品质(含水率、损伤、长势等),在精准农业方面有着重要的应用前景。

本文标签: 高光谱技术无损检测

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