高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究现状.pdf

新 疆农机化 2021 年第 6 期 doi 10 13620 ki issn1007 7782 2021 06 004 中图分类号 TS255 7 文献标识码 A 0 引言 随着社会经济的发展和人民生活品质的日益提高 水果在日常饮食中的比例越来越大 人们对水果品质安 全的关注也越来越重视 水果中含有的丰富纤维素 矿物质 以及铁 钙 磷 锰 锌等人体必需的微量元素 对身体有 较大裨益 1 果品经济是农业经济的重要组成部分之一 目 前主要用传统化学检测手段对水果品质进行检测 化学 检测方法既费时又费力 是一种破坏性的检测 严重破坏 了水果外观和内部组织成分 检测结果受外界环境和人 为因素影响最大 不适用于水果的批量及流水线化处理 严重制约了果品经济的发展 2 常见的无损检测技术有光学无损检测 声学无损检 测 电磁学无损检测和气味无损检测 3 高光谱成像技术能 同时得到对象的高光谱数据信息和 RGB 图像信息 将 两者优势融合于一身 可以获取更多内外部品质参数信 息 实现图像信息与光谱信息融合 1 高光谱成像系统 如图 1 高光谱图像上的每个像元均可获取一个光谱 区间内的窄波段信息 并得到一个平滑而完整的光谱曲线 4 光谱信息和对象的物理特性和化学成分息息相关 而图像 信息能反映物体的形状 大小 颜色等特征 因此高光谱 成像技术能采集到丰富的光谱信息和完整的 RGB图像 高光谱成像技术可实现对水果进行表面腐烂 损伤等的定 性检测分析 以及糖度 水分 硬度 可溶性固形物等的定 量检测分析 图 1 高光谱图像数据立体图 文章编号 1007 7782 2021 06 0018 04 高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究现状 张 飞 1 2 罗华平 1 2 高 峰 1 2 王长旭 1 2 张 辉 1 2 于智海 1 2 王玉婷 1 2 1 塔里木大学机械电气化工程学院 新疆 阿拉尔 843300 2 新疆维吾尔自治区现代农业工程重点实验室 摘 要 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 关键词 高光谱成像技术 水果 品质 无损检测 CurrentResearchSituationofApplicationofHyperspectral ImaginginNon destructiveDetectofFruitquality ZHANG Fei 1 2 LUO Huaping 1 2 GAO Feng 1 2 WANG Changxu 1 2 ZHANG Hui 1 2 YU Zhihai 1 2 WANG Yuting 1 2 1 CollegeofMechanicalandElectronicEngineering TarimUniversity Alar 843300 Xinjiang China 2 KeyLaboratoryofColleges Fruit Quality Non destructivedetect 修回日期 2021 05 19 基金项目 国家自然科学基金项目 南疆红枣多尺度高光 谱偏振定量遥感模型研究 11964030 基于偏振二向色性 南疆红枣品质偏振遥感机理研究 11464039 通讯作者 罗华平 光谱曲线 某像素点下的光谱曲线 100012001400 1600 波长 nm 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 0 x y 开发研究 18 新 疆农机化2021 年第 6 期 高光谱成像系统的组成有两部分 一部分是数据采集 软件和数据分析软件 另一部分是硬件组成 如图 2 主要 包含成像光谱仪 光源 CCD相机 计算机与运动平台等 高光谱成像系统的核心部件为 CCD相机和成像光谱仪 能实现对检测对象光谱和图像信息的快速获取 利用在 检测过程中光谱仪接收到的反射光 散射光和透射光 最 终得到检测对象的高光谱图像 图 2 高光谱系统组成 高光谱成像系统常采用 推扫式 成像方式获得对 象在空间中的每个像素在不同波长下的高光谱图像信 息 可以从紫外光波段到可见光波段再到红外光 200 2500 nm 波段 常见的成像光谱仪光谱范围有 400 1000nm 900 1700nm 900 2500nm等 高光谱图像能包含对象 的光谱信息和空间信息 不仅能反映外部特征 也能反映 内部品质特征 2 数据处理方法 高光谱图像的光谱分辨率高 因此物体的微小特征也 能精细的显示出来 成像光谱仪在每个波段都进行拍照 数据量大 相关性高 同时包含了样品内外部信息 但是采 集的数据包含噪声以及其他无用信息 以全波段信息建立 模型并计算不仅耗费大量时间 噪声也会影响建模精度 因此需要进行光谱信息预处理 消除噪声 对数据降维 压缩 提取特征波段数据等 提高处理效率和精度 通常采 用的预处理方法有 标准化 standardization 多元散射 校正 multiplicative scatter correction MSC Savitzky Golay卷积平滑算法 SG 平滑 移动平均平滑算法 movingaveragesmoothing 等 5 目前国内外对光谱数据处理的过程是 光谱数据校 正 选择感兴趣区域 regionofinterest ROI 获取光谱信 息数据 采用连续投影算法 successive projections algorithm SPA 竞争性自适应重加权算法 competitive adaptivereweightedsampling CARS 和主成分分析法 principalcomponentanalysis PCA 等算法对数据处理 去除无用信息 找出特征波段 建立相应的模型 常用建 模方法有 主成分回归 PCR 随机森林 RF 支持向量 机 SVM 和偏最小二乘法 PLS 等 3 在水果品质检测中的应用 3 1 水果外部品质检测 水果的外部品质无损检测主要是对颜色 大小 形状 表面缺陷 表面污染等外部特征进行检测判断 外部品质 特征能最直观的反应水果的品质 传统方式靠分拣人员的 肉眼和经验进行判断 效率低 误差大 机器视觉技术虽然 能实现外观品质的快速自动检测 但是对不明显的表面 损伤和缺陷 例如冻伤 碰伤 病菌等区域的识别准确度 较低 不能精确的反映出外部品质缺陷 3 1 1 水果表面损伤和缺陷的检测 方益明等 6 利用高光谱成像技术对库尔勒香梨表面 损伤进行检测 400 1000nm 根据不同波段下香梨的高 光谱图像清晰度及与背景区域对比选择 863nm处高光 谱图像建立掩膜图像 并对数据进行降维 采用的是主成 分分析 PCA 算法 根据损伤区域与背景区域光谱差异 选择主成分图像 与其他主成分图像进行比值处理 将图 像进行分割 运算及形态学分析 结论表明能够有效识别 出香梨的表面损伤 准确度为 93 75 Janos等 7 开发了苹果早期淤伤无损检测系统 使用 高光谱成像技术实现在线快速检测 该系统在光谱数据 与处理的基础上加入了眩光校正 结果表明对淤伤识别 准确度达 98 Keresztes等 8 对苹果表面挫伤进行高光 谱成像技术检测 通过光谱归一化处理和采用偏最小二 乘算法建模对于挫伤预测最准确 准确率可达 90 1 3 1 2 水果表面农药残留检测 赵曼彤等 9 利用高光谱成像技术对香梨表面不同浓 度杜邦万灵检测进行了研究 首先对香梨 376 1051nm 波段的原始数据进行预处理并采用连续投影算法选取 特征波段 结果表明通过多元线性回归建立农药残留检 测模型正确率可达到 80 徐洁等 10 使用高光谱成像技术对农药残留种类进行 了研究 在卤素灯下采集 450 1000nm波长范围数据 将 不同种类的农药溶液滴在哈密瓜表面 提取感兴趣区域 ROI 光谱数据后结合贝叶斯判别法 分析结果表明在卤 素灯下对农药残留识别准确率可达 100 3 1 3 水果表面腐败检测 薛书凝等 11 采集不同贮藏时间香蕉的高光谱数据 对 原始图像数据进行降噪处理后进行主成分分析 使用 Wilks统计量结合主成分分析数据提取特征波长 做出不 同贮藏时间下平均光谱反射值曲线 同时对香蕉色差数 据进行分析 分析测试随时间变化色差数据异常点发生 光谱仪 光源 相机 镜头 步进电机 样品 运动平台 高光谱 图像 开发研究 19 新 疆农机化 2021 年第 6 期 时间 结果表明特征光谱数据与色差指标分析结果一致 确定了腐败基准为第 6个贮藏日 利用马氏距离构建了腐 败预警模型 验证结果与香蕉实际腐败过程相吻合 张棣等 12 对同一批不同贮藏时间段黄瓜进行高光谱 数据采集 进行光谱预处理后使用偏最小二乘回归提取 特征波长 使用马氏距离建立腐败预警模型 结果与黄瓜 贮藏实际情况符合 3 2 水果内部品质检测 水果内部品质特征是衡量水果营养价值的重要依 据 主要包含糖度 水分 硬度 可溶性固形物等指标 因此 利用高光谱成像技术对糖度 水分和可溶性固形物等的 检测成为研究热点 3 2 1 成熟度 曹晓峰等 13 使用高光谱成像技术采集了未成熟果 白熟 初红果和半红 全红果冬枣的高光谱图像 用 CARS和 SPA算法对光谱进行处理 提取特征波长 同时 从冬枣生理成分变化计算得到 7个光谱参数 SIs 分别 对两种算法和 SIs建立偏最小二乘模型 PLS 进行对比 判别精度分别为 99 27 95 45 98 18 结果表明 SIs 建立的模型效果最好 并通过回归分析将结果以不同颜 色表示出来 3 2 2 硬度 孟庆龙等 14 以高光谱成像技术结合误差方向传播 error BackPropagation BP 网络算法采集李子的高光谱数据 提取感兴趣区域的反射率 使用不同预处理与 BP网络模 型结合 之后采用主成分分析提取李子硬度特征光谱 结 果表明采用一阶导数预处理的光谱建立的模型 RC 0 939 采用标准正态变换处理的光谱建立的模型 RC 0 723 有较 好预测能力 3 2 3 糖度 程丽娟等 15 利用高光谱成像技术与化学计量方法建 立了蔗糖的无损预测模型 采用高效液相色谱法检测蔗 糖含量 对光谱数据处理后建立三种回归模型对比 结果 表明采用竞争性自适应加权算法和主成分分析建模效 果最好 校正集 预测集相关系数为 0 861 0 843 实现了 对糖分的预测 王风云等 16 获取了套袋和不套袋两种种植模式的红 富士苹果的高光谱数据 利用三种光谱预处理方法 全光 谱 主成分分析 蚁群算法 和两种建模算法 反向传播神 经网络 最小二乘模型 建立了六种模型 对比发现蚁群 算法和偏最小二乘模型在套袋和不套袋苹果糖度的预 测上都表现出了最高的预测精度 套袋校正集 R 为 0 9449 预测集为 0 9602 不套袋正集 R为 0 9258 预测集 为 0 9279 能够预测糖分含量 3 2 4 可溶性固形物 MaT等 17 采用高光谱成像技术对苹果可溶性固形物 进行检测 分别获取苹果表面 4个区域的高光谱图像 计 算光谱反射率与可溶性固形物含量关系 得到结果交叉 验证系数 0 89 均方根误差 0 55 结果说明高光谱成像 技术可以检测苹果可溶性固形物 邵园园等 18 将 0 0 5 和 1 浓度的壳聚糖涂膜草 莓分别储藏 1 天 2 天和 4 天后进行成像并测量样品的 SSC 对样品 SSC分析后发现 在相同贮藏时间内 表面含 有壳聚糖涂层的草莓 SSC增加量更高 采用蒙特卡洛 偏最小二乘法剔除异常数据样本 采用不同预处理方法 通过竞争性自适应重加权采样算法和连续投影算法选 择特征波段 最后采用偏最小二乘回归和支持向量回归 建立回归模型 结果表明竞争性自适应算法 支持向量 回归方法最优 模型结果表明 0 浓度 0 5 浓度和 1 浓 度的决定系数分别为 0 865 0 808 0 834 表明高光谱成像 技术在壳聚糖涂膜草莓的无损检测中有较好效果 4 结语 高光谱成像技术在各类水果无损检测中得到广泛 应用 尤其是对水果表面损伤 内部糖分水分 表面农药 残留等的检测 相较于传统的检测方式有有快速 高精 度 无破坏性等特点 大量研究性论文已经证明了高光谱成 像作为水果品质的检测工具是可行的 在水果品质检测 方面有巨大发展潜力 目前高光谱成像技术主要有以下不足 首先是高光 谱成像技术采集的数据量大 冗余信息多 通常需要利用 各种算法提取特征波长进行降维 使得数据处理与结果 分析耗费时间长 不利于大规模在线检测 其次 高光谱 相机不易携带 通常需要配合三角架等设备才能工作 高 光谱成像技术目前主要工作范围仍然为近地面 不能同 无人机及卫星区域遥感建立相互联系 实现户外果树果 品大范围采集检测 最后 高光谱相机价格较为昂贵 不 利于推广 增加了应用成本 高光谱成像技术作为一种有 效的无损检测技术未来将在农产品 食品等领域继续发 挥作用以促进高光谱成像实现便捷 快速 高精度的实时 在线检测 参考文献 1 李梦珠 基于高光谱技术的水果品质无损检测研究 D 西安 开发研究 20 新 疆农机化2021 年第 6 期 上接第 17 页 6 Duke M Bulanon Takashi Kataoka Hiroshi Okamoto et al Feedbackcontrolofmanipulatorusingmachinevisionforrobotic appleharvesting C ASAEAnnualInternationalMeeting 2005 1 8 7 周天娟 张铁中 果蔬采摘机器人技术研究进展和分析 J 农业机 械 2006 22 38 39 8 KondoN TingKC Roboticsforbio productionsystems M ASAE Publisher 1998 9 赵春光 苹果采摘机械手的设计与优化 D 哈尔滨商业大学 2019 10 马履中 杨文亮 王成军 等 苹果采摘机器人末端执行器的结构 设计与试验 J 农机化研究 2009 31 12 65 67 11 Zhao De An Lv Jidong Ji Wei et al Design and control of an appleharvestingrobot J BiosystemsEngineering 2011 110 2 12 顾宝兴 姬长英 王海青 等 智能移动水果采摘机器人设计与试 验 J 农业机械学报 2012 43 6 153 160 13 顾宝兴 姬长英 王海青 等 农用开放式智能移动平台研制 J 农 业机械学报 2012 43 4 173 178 187 14 顾宝兴 智能移动式水果采摘机器人系统的研究 D 南京农业大 学 2012 15 TRINDAD J B Machine for automatically harvesting fruits cultivatedinrows EP3498076A1 P 2017 12 15 16 MontaM KondoN InstituteofElectricandElectronicEngineer Agriculturalrobotingrape productionsystem C Robotics and Automation 1995 Proceedings 1995 IEEE International Conferenceonvol 3 1995 2504 2509 17 郭素娜 张丽 刘志刚 一种高精度自主导航定位的葡萄采摘机 器人设计 J 农机化研究 2016 38 7 20 24 18 张洁 李艳文 果蔬采摘机器人的研究现状 问题及对策 J 机械 设计 2010 27 6 1 5 19 刘长林 张铁中 杨丽 果蔬采摘机器人研究进展 J 安徽农业科 学 2008 13 5394 5397 20 Seiichi Arima Naoshi Kondo Cucumber Harvesting Robot and Plant Training System J Journal of Robotics and Mechatroics 1999 11 3 208 212 21 E J van Henten et al An Autonomous Robot for Harvesting Cucumbers in Greenhouses J Autonomous Robots 2002 13 3 241 258 22 E J Van Henten et al Field Test of an Autonomous Cucumber PickingRobot J BiosystemsEngineering 2003 86 3 23 张帆 张帅辉 张俊雄 等 温室黄瓜采摘机器人系统设计 J 农业 工程技术 2020 40 25 16 20 电子科技大学 2019 2 张保华 李江波 樊书祥 等 高光谱成像技术在果蔬品质与安 全无损检测的原理及应用 J 光谱学与光谱分析 2014 34 10 2743 2751 3 彭彦昆 农畜产品品质安全光学无损快速检测技术 M 北京 科学出版社 2016 5 8 4 贾敏 欧中华 高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用 J 激光生物学报 2018 27 2 119 126 5 褚小立 化学计量学方法与分子光谱分析技术 M 化学工业 出版社 2011 6 方益明 杨帆 李晓勤 库尔勒香梨表面损伤的高光谱图像检 测方法 J OL 激光与光电子学进展 1 12 2020 12 09 7 JanosCK MohammadG Real timepixelbasedearlyapplebruise detection using short wave infrared hyperspectral imaging in combination with calibration and glare correction techniques J FoodControl 2016 66 1 215 226 8 Keresztes JC Diels E Goodarzi M et al Glare based apple sortingand iterative algorithm for bruise region detection using shortwave infrared hyperspectral imaging J Postharvest Biol Technol 2017 130 103 115 9 赵曼彤 李柏承 周瑶 等 香梨表面低浓度农药残留高光谱检测 研究 J 光学技术 2016 42 5 408 412 419 10 徐洁 杨杰 孙静涛 等 基于高光谱技术的哈密瓜表面农药 残留判别分析 J 江苏农业科学 2016 44 12 338 340 11 薛书凝 殷勇 于慧春 等 香蕉贮藏中腐败基准确定与高光 谱信息表征及腐败预警模型构建 J 光谱学与光谱分析 2020 40 12 3871 3877 12 张棣 殷勇 于慧春 等 高光谱融合马氏距离的贮藏黄瓜腐 败预警方法 J 核农学报 2020 34 12 2749 2755 13 曹晓峰 任惠如 李幸芝 等 高光谱技术结合特征波长 光谱 指数对冬枣成熟度可视化判别 J 光谱学与光谱分析 2018 38 7 2175 2182 14 孟庆龙 张艳 尚静 高光谱成像结合 BP 网络无损检测李子 的硬度 J 激光与红外 2019 49 8 968 973 15 程丽娟 刘贵珊 何建国 等 灵武长枣蔗糖含量的高光谱无 损检测 J 食品科学 2019 40 10 285 291 16 王风云 郑纪业 阮怀军 等 基于高光谱的套袋和不套袋苹 果糖度无损预测模型研究 J 山东农业科学 2020 52 6 129 136 17 MaT Li X Inagaki T et al Noncontent uation of solube solidscontentinapplesbynear infraredhyperspectralimaging J Journal of Food Engineering 2018 224 53 61 18 邵园园 王永贤 玄冠涛 等 高光谱成像快速检测壳聚糖涂 膜草莓可溶性固形物 J 农业工程学报 2019 35 18 245 254 开发研究 21