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高光谱成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究
更新时间:2017-08-10浏览:3357次

利用高光谱成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究

 

高光谱图像技术结合了光谱分析和图像处理的技术优势,对研究对象的内外部品质特征进行检测分析,赵杰文等利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤,准确率为88.57 %;Jasper G .Tallada等分别应用高光谱图像技术对不同成熟度的草莓表面损伤、苹果的表面缺陷及芒果的成熟度检测进行了试验研究。王玉田等运用荧光光谱检测出水果表面残留的农药;胡淑芬等运用激光技术对水果表面农药残留进行了试验研究;薛龙等针对水果表面农药残留,以滴有较高浓度的脐橙为研究对象,利用光谱范围425-725 nm的高光谱图像系统进行检测,发现对较高浓度的农药残留检测效果较好。本文采用高光谱图像技术检测不同水果的损伤区域和农药残留区域,以实现损伤区域和农药残留区域共同识别的目的。

二、 试验材料与方法

2.1  实验材料

本研究以贡梨为研究对象,分析贡梨的损伤区域。其中贡梨的损伤区域由人工模拟形成

2.2  实验设备

高光谱成像数据采集采用四川双利合谱科技有限公司的 GaiaSorter高光谱分选仪系统。该系统主要由高光谱成像仪(V10E)、CCD 相机、光源、暗箱、计算机组成,结构图与实景图如图1。实验仪器参数设置如表1

1   GaiaSorter 高光谱分选仪系统参数

序号

项目

参数

1

光谱扫描范围/nm

350~1000

2

光谱分辨率/nm

2.8

3

采集间隔/nm

1.9

4

光谱通道数

520


 1  GaiaSorter 高光谱分选仪结构图与实景图

2.3  图像处理分析

采用SpecViewENVI/IDL对高光谱数据的预处理及分析,预处理中的镜像变换、黑白帧校准在SpecView中进行;其他数据的分析在ENVI/IDL中进行。

三、结果与讨论

3.  贡梨损伤区域和正常区域的光谱分析

取贡梨损伤区域与正常区域各200个像元,分别获取这200个像元的光谱反射率,并求取这200个像元的反射率均值,如图3所示,其中,红色代表红色的损伤区域光谱区域的光谱反射率,绿色代表正常区域的光谱反射率。从图中可知,在400-100 nm范围内,损伤区域的光谱反射率高于正常区域。从光谱曲线变化可知,这两个区域在540 nm处有一峰值,在650 nm处有一吸收谷,在650-680 nm区间有一陡坡,由于2个区域均有以上特征,所以可以认为这也是苹果*的特征位置。比较可知,除峰值位置不同,其他波段范围苹果与贡梨的光谱曲线变化规律相似。

图3  贡梨损伤区域与正常区域的光谱反射率

3.4  贡梨损伤区域的提取

对经过镜像变换、黑白帧校准的高光谱图像,根据贡梨与背景区域的光谱差异,利用ENVI/IDL软件中的zui大似然法,获取纯贡梨图像,对贡梨的图像做主成分分析,根据获取的主成分图像,选取能较好区分贡梨损伤区域、和正常区域的主成分图像(PC5),通过阈值分割的方法获取贡梨的损伤区域,如图5所示。

图 5 贡梨损伤区域提取流程图

3.5  讨论

    高光谱成像技术应用于水果表面损伤、农药残留已体现出其“图谱合一”的*性。水果轻微损伤和农药的微量残留往往发生在表皮之下,和正常区域的颜色相差不大,肉眼难以识别。随着时间的推移,损伤区域会逐渐褐变,zui后导致整个水果腐烂,甚至影响其他果实,而少量的农药则会渗透进入果实中,消费者吃了会导致中毒。本研究结果表明,运用高光谱成像技术,运用主成分分析、腌膜等方法等,可以有效地提取水果损伤与农药残留区域,从而达到快速检测的目的。

 

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