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高光谱反射图像检测鸭梨碰伤的应用

访问量:1038 发布时间:2024-06-27

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鸭梨是我国白梨品系的传统优良主栽品种,在全国出口水果中居重要位置,每年都为出口创汇做突出贡献。为了提升我国鸭梨在国际市场上的地位和竞争力,满足消费者对外观美、质量好的高档水果的需求,对鸭梨碰伤进行检测分必要。本文以鸭梨为研究对象,采用反射方式采集样本的高光谱图像,初步探索了基于高光谱反射图像分析的鸭梨皮下碰伤检测方法。通过使样本从不同高度自由下落撞击地面制备不同程度的碰伤。实验结果表明:在400-1000 nm波段范围内,无碰伤样本的相对反射率大于碰伤样本,且碰伤程度越严重,其相对反射率值越小。对400-1000 nm波段高光谱反射图像进行主成分分析的结果表明,通过依次对第四主成分图像进行中值滤波、阈值分割、填充处理和连通区域面积筛选,可以实现碰伤区域的分割。该结果为后续鸭梨碰伤面积的定量检测奠定了基础。

1样本制备

60个大小和颜色一致、表面无缺陷的鸭梨样本分成4,每组15个。第1-3组样本分别从58、43和32 cm高度自由下落,通过与地面撞击形成不同程度的碰撞瘀伤。第4组样本表面没有碰伤,用来作为对照组。由于样本是自由下落,因此无法控制样本与地面的撞击点。但是为了保证所选取的感兴趣区域位于所有样本的相同位置,从而避免由于感兴趣区域的位置不同对结果的影响,最终从每组中挑选出8个碰伤区域在赤道部位的样本进行后续的分析。在整个实验过程中,所有样本被放置在实验室环境下(约7.5℃,相对湿度61%)保存。

2反射高光谱图像采集

首先打开光纤光源,待预热好后,通过观察重构伪彩色图像是否清晰、无失真来调整物距、镜头旋度和电动位移平台的移动速度,使高光谱相机清晰成像。然后在载物台上放置一块标准白板(聚四氟乙烯板),遵循谱信号无饱和原则调整相机的曝光时间,再获取白板反射光谱,对高光谱相机进行白校正,并保存。接着盖上镜头盖,对高光谱相机进行暗场校正,并保存。接着根据样本的长度和宽度在视场中的大小调整高光谱图像采集的帧数。最后,将样本的放在载物台上,并将碰伤部位调整到扫描面的顶点,每24小时按照采集一次样本的高光谱反射图像,共采集3次。

3结果与讨论

3.1碰伤区域的相对反射光谱分析

在所获取的高光谱图像中选取赤道部位相同位置处50*50的区域为感兴趣区域(Regionofinerest:ROI),获取该区域的相对反射光谱。然后对每组样本的相对反射光谱取平均。

2所示的是在碰后第02448小时各组样本的平均相对反射光谱。可以看出,在400-1000nm波段范围,无碰伤样本的相对反射率均大于碰伤样本,而且碰伤的程度越严重,样本的相对反射率越小。此外,随着时间的推移,无论样本的碰伤程度如何,样本碰伤区域的相对反射率均逐渐减小。

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3.2碰伤区域的分割

通过对400-1000 nm波段的反射高光谱图像进行主成分分析,获取前四个主成分图像,如图3所示。从图中可以看出,第二、四主成分图像中碰伤区域和正常区域灰度差别明显。在第二主成分图像(PC-2)中,碰伤区域颜色较深,灰度值小,而正常区域颜色较浅,灰度值大。而在第四主成分图像(PC-4)中,这种情况正好相反,碰伤区域颜色较浅,而正常区域颜色较深。

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由于鸭梨表面粗糙,在第二、四主成分图像中形成了很多噪点,所以第二和第四主成分图像都不能直接用于碰伤区域的分割。此外,第二主成分图像中鸭梨表皮上的黑斑与噪点的灰度值十分接近,因此选取第四主成分图像用于碰伤区域的分割。首先对PC-4进行中值滤波,然后对滤波后的图像进行阈值分割,此处设定的阈值为170,接着进行填充处理,最后计算结果图像中各连通区域内像素点的个数,保留像素点个数大于200的连通区域,即为碰伤区域,图像分割过程的分步处理结果如图4所示。

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4结论

本研究基于高光谱反射成像系统,探索了鸭梨碰伤的检测方法。研究发现,在400-1000nm波段范围内,无碰伤样本的相对反射率均大于碰伤样本,而且碰伤的程度越严重,样本的相对反射率越小。随着时间的推移,无论样本的碰伤程度如何,样本碰伤区域的相对反射率均逐渐减小。对400-1000 nm波段的高光谱反射图像进行主成分分析的结果表明,第二、四主成分图像中碰伤区域和正常区域灰度差别明显。但在第二主成分图像中鸭梨表面的黑斑与由于鸭梨表面粗糙形成的噪点的灰度值接近,不利于碰伤区域的分割。因此,通过依次对第四主成分图像进行中值滤波、阈值分割、填充处理和连通区域面积的筛选,最终将碰伤区域分割出来,为后续实现鸭梨碰伤面积的定量检测奠定了基础。

 


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