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高光譜成像技術(shù)在桑椹品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)的應(yīng)用

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2022-04-28 10:47 ? 次閱讀

0引言

水果品質(zhì)的好壞,通常是由其內(nèi)外品質(zhì)共同決定的。內(nèi)外品質(zhì)也決定著桑椹的成熟度、貨架期長(zhǎng)短以及市場(chǎng)表現(xiàn)等。因此客觀(guān)全面的評(píng)估水果的品質(zhì)就成了采摘和銷(xiāo)售之前必要的內(nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,高光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)變得越來(lái)越成熟,以往破壞性的傳統(tǒng)化學(xué)方法也正在被高光譜成像技術(shù)逐漸所取代。桑椹作為一種比較“小眾化”的水果,由于易發(fā)生軟化腐爛,因此應(yīng)用高光譜技術(shù)對(duì)其進(jìn)行品質(zhì)檢測(cè)的研究還較少。但為了更好的了解高光譜在桑椹品質(zhì)檢測(cè)中的研究方向,本部分將介紹高光譜在桑椹和其他水果的上的應(yīng)用,為桑椹以后的研究提供參考方向。

1桑椹外部品質(zhì)檢測(cè)

外部品質(zhì)是桑椹品質(zhì)優(yōu)良與否的直觀(guān)體現(xiàn),對(duì)桑椹的外部品質(zhì)的評(píng)價(jià)通常是通過(guò)對(duì)顏色、硬度、紋理、尺寸、形狀以及表面缺陷等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)往往根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行,因此主觀(guān)性較強(qiáng),且不同品種的水果具有不同的外觀(guān)特性,使得評(píng)價(jià)結(jié)果容易出現(xiàn)偏差和錯(cuò)誤。而高光譜成像技術(shù)則能很好地解決這一問(wèn)題,并且許多的研究已經(jīng)在不同的水果上展開(kāi)。http://www.lisenoptics.cn/

通過(guò)搜尋資料發(fā)現(xiàn),應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)桑椹外部品質(zhì)的研究尚未開(kāi)展,但其他水果的研究較多,例如某學(xué)者對(duì)兩個(gè)品種蘋(píng)果表面的的損傷進(jìn)行了研究,結(jié)果表明在波長(zhǎng)為1000~1340nm時(shí),高光譜成像技術(shù)可以檢測(cè)出兩種蘋(píng)果表面的損傷,并且檢測(cè)的準(zhǔn)確性分別介于62%~88%和59%~94%之間。該學(xué)者通過(guò)高光譜成像技術(shù)對(duì)藍(lán)莓的愈傷進(jìn)行了研究,通過(guò)采用支持向量機(jī)成功地將愈傷組織和健康組織區(qū)分開(kāi)來(lái),并且準(zhǔn)確性達(dá)到了90%以上。此外也有研究對(duì)水果表面的農(nóng)藥殘留和蟲(chóng)害進(jìn)行了研究,利用反射高光譜成像系統(tǒng)對(duì)棗類(lèi)水果蟲(chóng)害損傷進(jìn)行了研究,通過(guò)檢測(cè)棗的有損表皮和無(wú)損表皮,成功地將兩者區(qū)分開(kāi)來(lái),區(qū)分總精度達(dá)到了97%以上。

利用高光譜成像對(duì)番茄表面的農(nóng)藥殘留進(jìn)行了研究,其通過(guò)對(duì)噴灑不同濃度農(nóng)藥的番茄進(jìn)行光譜采集,而后通過(guò)對(duì)圖譜處理和分析,不僅選出了特征波長(zhǎng)而且利用特征波長(zhǎng)建立的識(shí)別模型可以對(duì)經(jīng)過(guò)不同濃度農(nóng)藥噴灑的番茄表面進(jìn)行了識(shí)別,結(jié)果展示高濃度的的農(nóng)藥殘留檢出率為100%,而低濃度檢出率為0,直接說(shuō)明高光譜成像技術(shù)在農(nóng)藥殘留檢測(cè)方面具有一定的應(yīng)用性。

除此以外,應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)水果的凍傷、腐爛、缺陷等也有相應(yīng)的研究,而且這類(lèi)檢測(cè)精度通常在80%以上,證明了高光譜成像技術(shù)在水果外觀(guān)品質(zhì)檢測(cè)上的巨大潛力。以上所提的幾種外觀(guān)檢測(cè)類(lèi)型,在桑椹上的研究還較少,可能的原因是,桑椹體積小且表面凹凸不平,對(duì)于圖像處理和分割有一定的困難性,但隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的進(jìn)步和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)桑椹外觀(guān)品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)和研究會(huì)逐漸變?yōu)榭赡堋?/p>

2桑椹內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)

目前應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)桑椹品質(zhì)的研究主要集中在內(nèi)部品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)上,通常檢測(cè)以下幾項(xiàng)內(nèi)容:可溶性固形物、水分含量、酸度、干物質(zhì)含量、可滴定酸等。目前在桑椹中可溶性固形物的研究較多,如通過(guò)將化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和高光譜成像技術(shù)進(jìn)行結(jié)合對(duì)桑椹中的總可溶性固形物進(jìn)行了研究,采集了310個(gè)桑椹的高光譜信息,然后用糖度計(jì)對(duì)其可溶性固形物進(jìn)行測(cè)定,通過(guò)相應(yīng)的變量選擇方法得到特征波長(zhǎng),最后應(yīng)用偏最小二乘法和支持向量機(jī)兩種建模方法對(duì)樣品中的可溶性固形物進(jìn)行了研究,成功地將其分布進(jìn)行了可視化呈現(xiàn)。

在對(duì)桑椹的內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的研究中,專(zhuān)家學(xué)者對(duì)可溶性固形物進(jìn)行了研究,通過(guò)不同的變量選擇方法和和建模方法,對(duì)桑椹中的可溶性固形物進(jìn)行了預(yù)測(cè),綜合比較選出了最優(yōu)組合,相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.700;除此以外我們還對(duì)pH進(jìn)行了研究,其相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.900,結(jié)果顯示高光譜有成像技術(shù)對(duì)桑椹中的可溶性固形物和pH具有很好的檢測(cè)效果。另外還利用高光譜成像系統(tǒng)中的兩種CCD探測(cè)器對(duì)桑椹中的總花青素含量和抗氧化活性進(jìn)行了快速無(wú)損檢測(cè),相關(guān)的系數(shù)也分別達(dá)到了0.959和0.995。由于當(dāng)前桑椹的研究還較少,桑椹的許多內(nèi)部品質(zhì)指標(biāo)尚未應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行研究,而在其他水果中已經(jīng)進(jìn)行許多相關(guān)內(nèi)部指標(biāo)的檢測(cè),如對(duì)草莓、蘋(píng)果、桃子水分含量、總的可溶性固形物、硬度等的檢測(cè)。通過(guò)學(xué)習(xí)和借鑒高光譜成像技術(shù)在其他水果內(nèi)部品質(zhì)中的應(yīng)用,可以為以后桑椹的研究奠定基礎(chǔ)和研究方向,另外從這些研究中可以看出高光譜成像技術(shù)在桑椹品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中廣闊前景。

3總結(jié)與展望

基于高光譜成像技術(shù)對(duì)于桑椹品質(zhì)進(jìn)行快速無(wú)損檢測(cè),已經(jīng)成為當(dāng)前無(wú)損檢測(cè)技術(shù)中研究最多的一項(xiàng)技術(shù),通過(guò)此項(xiàng)技術(shù)不僅可以進(jìn)行品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè),而且還可以用來(lái)確定最優(yōu)采摘時(shí)機(jī),指導(dǎo)定價(jià)以及分級(jí)銷(xiāo)售,從而提高桑椹的經(jīng)濟(jì)效益。但應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行對(duì)桑椹進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)還存在一些不足:首先是利用高光成像技術(shù)對(duì)桑椹品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)存在檢測(cè)指標(biāo)過(guò)于單一的問(wèn)題,未能形成一套全面的無(wú)損檢測(cè)模型和體系,因此只能對(duì)單一指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),不能從整體確認(rèn)桑椹品質(zhì)的優(yōu)劣,這也說(shuō)明全面系統(tǒng)地對(duì)桑椹進(jìn)行品質(zhì)檢測(cè)是以后研究的熱點(diǎn)方向。

其次是利用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行的某些品質(zhì)指標(biāo)的無(wú)損檢測(cè),其準(zhǔn)確性較低,造成模型實(shí)用性不高,因此對(duì)于如何提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性也是當(dāng)前需要重點(diǎn)研究的內(nèi)容。再次是當(dāng)前的一些光譜預(yù)處理方法,數(shù)據(jù)挖掘方法、圖像處理方法以及建模方法不夠豐富,雖然相應(yīng)的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法已有十幾種,但由于高光譜圖像所具有的高維度性、冗余性以及圖譜合一性,使得數(shù)學(xué)算法在光譜數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中占有重要的地位,有時(shí)甚至決定著模型的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性,因此開(kāi)發(fā)盡量多的新數(shù)學(xué)算法,對(duì)于推廣和應(yīng)用高光譜成像技術(shù)具有重要意義。

最后是高光譜設(shè)備采集信息較為緩慢,且高光譜成像儀價(jià)格昂貴,不利于大范圍的推廣和應(yīng)用,因此開(kāi)發(fā)輕便、快速、簡(jiǎn)單的高光譜成像系統(tǒng)對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)更加實(shí)用。以上幾個(gè)問(wèn)題是以后研究的重點(diǎn)內(nèi)容和方向,相信隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的日益成熟,會(huì)極大地提高高光譜成像技術(shù)的適用性。因此高光譜成像技術(shù)在桑椹等農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)上具有較大的發(fā)展?jié)摿Γ嘈挪痪玫膶?lái)會(huì)成為一種重要的無(wú)損檢測(cè)手段。

萊森光學(xué)(深圳)有限公司是一家提供光機(jī)電一體化集成解決方案的高科技公司,我們專(zhuān)注于光譜傳感和光電應(yīng)用系統(tǒng)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷(xiāo)售。

審核編輯:湯梓紅

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