蘋果品質(zhì)高光譜成像檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

馮 迪,紀(jì)建偉,張 莉,劉思伽,田有文,*

(1.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,遼寧沈陽(yáng) 110866;2.遼寧廣播電視臺(tái),遼寧沈陽(yáng) 110004;3.遼寧廣播電視傳輸發(fā)射中心,遼寧沈陽(yáng) 110016)

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蘋果品質(zhì)高光譜成像檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

馮 迪1,2,紀(jì)建偉1,張 莉3,劉思伽1,田有文1,*

(1.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,遼寧沈陽(yáng) 110866;2.遼寧廣播電視臺(tái),遼寧沈陽(yáng) 110004;3.遼寧廣播電視傳輸發(fā)射中心,遼寧沈陽(yáng) 110016)

高光譜成像對(duì)水果的無損檢測(cè)是近些年迅速發(fā)展的一項(xiàng)新技術(shù),它能三維地獲取被檢測(cè)對(duì)象內(nèi)部與外部多項(xiàng)特征。本文通過介紹高光譜成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、光源種類及掃描形式,歸納適用于檢測(cè)蘋果品質(zhì)的系統(tǒng)類型,通過描述指標(biāo)檢測(cè)操作流程解析其中幾個(gè)重要環(huán)節(jié),并對(duì)國(guó)內(nèi)外蘋果指標(biāo)檢測(cè)的操作流程、建模方法、研究進(jìn)展進(jìn)行總結(jié),最后提出蘋果品質(zhì)高光譜無損檢測(cè)的研究方向和應(yīng)用前景。

高光譜成像,蘋果品質(zhì),無損檢測(cè)

我國(guó)蘋果產(chǎn)量一直高居世界首位且每年有小幅提升,而出口量自2007年趨于穩(wěn)定,出口率自2008年出現(xiàn)峰值(4%)之后持續(xù)走低,遠(yuǎn)低于世界平均水平(9%～10%)[1],不能精確分級(jí)是限制出口量的重要因素,由于蘋果數(shù)量龐大種類眾多,很難通過人工分級(jí)達(dá)到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)的分級(jí)方式包括機(jī)械分級(jí)與化學(xué)測(cè)試,存在著破壞果身、樣本浪費(fèi)、指標(biāo)單一等缺陷。之后出現(xiàn)的近紅外光譜分析技術(shù)[2]和圖像處理技術(shù)在形態(tài)分析、色彩識(shí)別、內(nèi)部檢測(cè)方面有較深入的研究,在曲線平滑、光譜分析、指標(biāo)建模等環(huán)節(jié)創(chuàng)新出多種新方法,使指標(biāo)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高。蘋果分級(jí)探測(cè)設(shè)備的類型較多,外部指標(biāo)采集使用過相機(jī)、攝像頭[3],內(nèi)部品質(zhì)探測(cè)使用過光電二極管[4]、激光[5]、計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT)[6]等,隨著設(shè)備更新分級(jí)過程也從人工逐個(gè)檢測(cè)發(fā)展為流水線掃描[2]。所反映指標(biāo)包括外觀品質(zhì)的大小、形態(tài)、顏色[7],以及內(nèi)部品質(zhì)的糖度、酸度、硬度、病變等[8-11],各類指標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果較為理想,但指標(biāo)獲取的單一性并未得到根本性解決,圖像和光譜不能同時(shí)獲取與分析,限制了蘋果的綜合評(píng)定,在出口標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格的分級(jí)中并不能可靠應(yīng)用。高光譜成像系統(tǒng)具備了圖像處理與光譜分析的雙重功能,不但可以分析蘋果外觀,還可以通過光譜信息檢測(cè)內(nèi)部指標(biāo),強(qiáng)大的信息量可以實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果品質(zhì)的精確檢測(cè)。本文研究高光譜成像用于蘋果分級(jí),總結(jié)適用的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與檢測(cè)流程,以提高指標(biāo)涉及范圍,檢測(cè)準(zhǔn)確率,為高光譜成像應(yīng)用于蘋果分級(jí)提供參考。

1 高光譜成像系統(tǒng)

高光譜成像系統(tǒng)硬件組成部分主要包括光源、探頭和數(shù)據(jù)處理機(jī)(計(jì)算機(jī)),見圖1,被檢測(cè)樣本放置于移動(dòng)平臺(tái)上,在光源照射下圖像與光譜的數(shù)據(jù)信息由探頭采集至計(jì)算機(jī)中,各類樣本有較為適用的硬件種類和采集形式。

表1 各類光源的屬性及用法[13]Table1 The properties and usage of light sources[13]

表2 高光譜成像掃描形式的分類及特征[12]Table 2 The classification and characteristics of hyperspectral imaging scanning modes[12]

圖1 高光譜成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic representation of the hyperspectral imaging system

1.1 光源與探頭

光源與探頭是高光譜成像系統(tǒng)中易影響檢測(cè)結(jié)果的兩部分。

1.1.1 光源 包括鹵素?zé)?、發(fā)光二極管(LED)、激光和可調(diào)光源,各類光源屬性詳見表1。

蘋果分級(jí)需要同時(shí)獲取外部輪廓和內(nèi)部指標(biāo)的相關(guān)信息,結(jié)合果身外形與厚度、光源類型和反射形式,首選鹵素?zé)?次選LED。

1.1.2 探頭 由鏡頭、成像光譜儀和光電轉(zhuǎn)模塊組成,它逐個(gè)記錄各個(gè)特征波段下的圖像和光譜,完成光電信號(hào)的轉(zhuǎn)換。成像光譜儀中的濾輪和可調(diào)濾波器決定了不同波段光譜和圖像的獲取,是高光譜“三維”圖像的根源。光電轉(zhuǎn)換元件分為電荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)和互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)兩種,它們都由數(shù)以百萬計(jì)的光電二極管緊密排列組成,入射光子通過光電二極管完成了光電信號(hào)的轉(zhuǎn)換,相比于CCD,CMOS的敏感度較低,被檢測(cè)信號(hào)容易產(chǎn)生更大的噪聲和灰度,但它成本低廉,更容易投入市場(chǎng),在流水線的檢測(cè)中占據(jù)主流。

1.2 掃描形式

高光譜成像掃描形式分為點(diǎn)掃描、線掃描、區(qū)域掃描和點(diǎn)散掃描,它們的工作形式和硬件要求詳見表2。

考慮到蘋果的體積與分級(jí)系統(tǒng)的操作流程,首選線掃描方式,雖然它計(jì)算時(shí)間不是最快,但是可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)在線檢測(cè),通過選擇最佳波長(zhǎng),簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)同樣可以解決計(jì)算時(shí)間的問題。

1.3 感應(yīng)模式

高光譜成像系統(tǒng)中的感應(yīng)模式分為漫反射(散射)、反射和透射[12],詳見圖2。

圖2 高光譜成像系統(tǒng)的感應(yīng)模式Fig.2 Sensing modes of hyperspectral imaging system

漫反射模式下光源與探頭有一定的角度,可以避免反射光帶來的干擾,通常用來檢測(cè)樣本的大小、形狀、顏色、表面紋理和外部缺陷。相比于漫反射,反射(鏡面反射)可以更深層次的挖掘樣本的內(nèi)部信息,但也要防止反射光源的干擾。透射模式的光源位于探頭對(duì)面,獲取樣本透射光帶來的內(nèi)部信息。透射模式通常用來檢測(cè)物體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)和缺陷,被檢測(cè)對(duì)象要相對(duì)透明。在蘋果的無損檢測(cè)中,首選漫反射模式,雖然它內(nèi)部信息的挖掘能力不如另外兩種,但并不影響淤青、糖度、硬度的指標(biāo)預(yù)測(cè)效果,還可以清晰獲取外觀信息,綜合看來更加適用。

2 蘋果的高光譜檢測(cè)流程及方法

高光譜成像的蘋果檢測(cè)過程分為兩個(gè)方向——圖像處理和光譜分析,見圖3,分別用于檢驗(yàn)蘋果的外觀和內(nèi)部品質(zhì)。每一個(gè)環(huán)節(jié)處理的方式方法、精細(xì)程度都會(huì)影響最終模型檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

圖3 高光譜成像應(yīng)用于蘋果檢測(cè)流程圖Fig.3 The flow chart of hyperspectral imaging applied to apple detection

2.1 圖像增強(qiáng)

蘋果的外觀檢測(cè)首先要對(duì)圖像做增強(qiáng)處理,使待挖掘的特征更加明顯,包括邊緣和對(duì)比度的增強(qiáng)、放大、偽色彩和銳化,還有邊緣噪聲的處理,經(jīng)典的方法有傅里葉變換和小波變換。

2.2 圖像分割

圖像增強(qiáng)后,利用圖像分割技術(shù)將蘋果與背景分割開。將蘋果從背景中分割,進(jìn)行大小與顏色的判別。圖像分割分為手動(dòng)和自動(dòng),手動(dòng)分割的效果更加精細(xì),但過程耗時(shí)且存在一定的主觀性,不適用于大量樣本。相比于手動(dòng),自動(dòng)分割有很多種方法,閾值算法(包括全局閾值和自適應(yīng)閾值)[13]、形態(tài)學(xué)處理[14](腐蝕和膨脹,分水嶺法)、邊界分割(梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子和Robert算子等)[15-16]、OTSU大津法[17],這些算法都可以將蘋果從背景中提取出來,還可以對(duì)蘋果的輪廓做外形處理及對(duì)稱度分析。

2.3 系統(tǒng)校準(zhǔn)

準(zhǔn)確的校準(zhǔn)系統(tǒng)可確保數(shù)據(jù)獲取的可靠性,很多情況下光譜數(shù)據(jù)因受環(huán)境影響而與參考數(shù)據(jù)不一致,校準(zhǔn)系統(tǒng)可以使光譜數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,通過尋找光譜數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的關(guān)系校準(zhǔn)高光譜成像系統(tǒng)。校準(zhǔn)的主要類型包括波長(zhǎng)校準(zhǔn)、空間校準(zhǔn)、曲率校準(zhǔn)和反射率校準(zhǔn)。

2.3.1 波長(zhǎng)校準(zhǔn) 是通過已知波長(zhǎng)和未知波長(zhǎng)圖像的對(duì)比去校準(zhǔn)整個(gè)系統(tǒng)的波段值。波長(zhǎng)校準(zhǔn)依靠校準(zhǔn)燈,它的形狀類似鉛筆,以稀有氣體或金屬蒸汽為原料發(fā)出狹窄、穩(wěn)定、不同波長(zhǎng)的光線,校準(zhǔn)波段范圍從紫外到紅外,大功率的校準(zhǔn)燈還使用氬、氪、氙、汞等元素。校準(zhǔn)過程中,首先使用校準(zhǔn)燈獲取已知波長(zhǎng)的樣本圖像,然后將這些圖像與高光譜系統(tǒng)中各個(gè)特征波長(zhǎng)的圖像做像素點(diǎn)級(jí)的對(duì)比,逐一定標(biāo),直至建立系統(tǒng)的波段維度。

2.3.2 空間校準(zhǔn) 由探頭的掃描形式?jīng)Q定。區(qū)域掃描的圖像尺寸與分辨率可直接獲取,實(shí)物與背景的尺寸對(duì)應(yīng)各自分辨率所占比例。線掃描圖像的兩個(gè)方向(X和Y)尺寸計(jì)算方法則有所區(qū)別,在確定采樣范圍和總像素點(diǎn)的前提下,X方向參考掃描區(qū)域的像素比例,而Y方向會(huì)受到移動(dòng)速度影響而導(dǎo)致圖像比例失調(diào),通過速度調(diào)節(jié)形成與X方向比例標(biāo)準(zhǔn)的圖像,之后再獲取樣本的像素與尺寸信息。由于蘋果無損檢測(cè)首選線掃描,準(zhǔn)確的空間校準(zhǔn)可以獲得比例更加標(biāo)準(zhǔn)的圖像,有利于外觀分析。

2.3.3 曲率校準(zhǔn) 是運(yùn)用球面幾何學(xué)的原理校準(zhǔn)樣本表面的反射效果,G-Sanchis的研究中提及柑橘的曲率校準(zhǔn)[18],根據(jù)入射光量和入射角φ完成對(duì)反射光量校準(zhǔn)。以λ波段的某個(gè)像素點(diǎn)(x,y)為例,它存在如下公式:

式(1)

其中,ρ(λ)-校正光譜,ρxy(λ)-入射光譜,αD-入射光量和平均光量的比值。

曲率校準(zhǔn)尤其適用于表面光滑的水果,可最大限度地減少反射光帶來的影響。

2.3.4 反射率校準(zhǔn) 是以黑色和白色為參考圖像去校準(zhǔn)原始圖像的反射率和吸收率,黑色校準(zhǔn)時(shí)需要關(guān)閉光源同時(shí)遮擋相機(jī)鏡頭,遮擋物沒有反射。白色校準(zhǔn)時(shí),遮擋物要有高反射率。反射率校準(zhǔn)的公式如下:

式(2)

其中,R-反射率,IS-原始高光譜圖像,ID-灰度圖像,IW-白色參考圖像。

2.4 光譜預(yù)處理

2.4.1 數(shù)據(jù)降維 用于去除高光譜圖像集合中的冗余信息,相比于早先的圖像采集,高光譜圖像信息量大,特征波長(zhǎng)是多光譜的幾十倍,如何對(duì)有用信息篩選是必不可少的步驟,也是高光譜與其它光譜圖像檢測(cè)的一個(gè)主要區(qū)別。常用的降維方式是主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA),幾乎在每一篇高光譜文獻(xiàn)中都能查閱到關(guān)于降維的說明,降維后的特征波長(zhǎng)信息使后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量大大降低,例如孫梅等[19]采用PCA法在550～950 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)篩選出714和785 nm的兩個(gè)波長(zhǎng)檢測(cè)蘋果的風(fēng)傷與壓傷,之后對(duì)回歸方程的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行比較,確定714 nm更加容易分辨風(fēng)傷。趙鑫等[20]通過小波變換的光譜數(shù)據(jù)降維法使低頻小波系數(shù)所含數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)約為上一層數(shù)據(jù)的1/2,并且提高了最終的預(yù)測(cè)模型精度。

2.4.2 波形去噪 指對(duì)光譜或圖像的反射波形做平滑處理,處理方法在分析檢測(cè)的相關(guān)文獻(xiàn)中可以查閱到很多種[21],但運(yùn)用到高光譜檢測(cè)蘋果品質(zhì)的實(shí)例較少,其中合并特征波形再平滑是較新的思路。郭俊先等[18]先后采用S-G多項(xiàng)式平滑、一階微分、變量標(biāo)準(zhǔn)化的方法分別對(duì)3、5、10個(gè)臨近波段的平均波形做平滑處理,最終確定10波段合并一階微分平滑處理建立的預(yù)測(cè)集效果最好。

2.5 最佳波長(zhǎng)選擇

蘋果分級(jí)包含多項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè),能同時(shí)較好地反映這些指標(biāo)特征的波長(zhǎng)為最佳波長(zhǎng)。與多光譜功能開發(fā)的單一性相比,高光譜可以同時(shí)發(fā)掘樣本的若干屬性功能,這也是蘋果分級(jí)未來的主要研究方向。

2.6 模型建立

蘋果品質(zhì)的高光譜檢測(cè)最終需要建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行指標(biāo)預(yù)測(cè),建模包括分類與回歸兩大類。經(jīng)典的分類法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)的若干類型[22]、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[23]、近鄰傳播法(Affinity Propagation,AP)[24]、線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)等[12];經(jīng)典的回歸法有偏最小二乘法(Partial Least Square,PLS)[25]、多元線性回歸法(Multiple Linear Regression,MLR)[26]、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA);在這些經(jīng)典方法的基礎(chǔ)上相互結(jié)合可以開發(fā)出更多模型,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。例如基于PLS和SDA的偏最小二乘判別法PLS-DA[20],基于MLR和PLS的偏最小二乘回歸法PLSR[26],基于GA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GA-BP[27];此外還有聚類方法[28],如蟻群算法等[29]。

2.7 模型驗(yàn)證評(píng)估

模型最終需要驗(yàn)證以確定其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,包括模型本身的驗(yàn)證和預(yù)測(cè)集的驗(yàn)證。驗(yàn)證包括分段驗(yàn)證和全段驗(yàn)證,分段驗(yàn)證中樣本集被分割成若干段,總有一段不被選中而其它各段執(zhí)行驗(yàn)證命令,通過重復(fù)選擇不同波段預(yù)測(cè)整個(gè)樣本,也稱為排一驗(yàn)證。相比全段驗(yàn)證,分段驗(yàn)證準(zhǔn)確、高效。全段驗(yàn)證適用于少量樣本和小范圍波段。

模型評(píng)估包括校準(zhǔn)(Calibration)、驗(yàn)證(Validation)和預(yù)測(cè)(Prediction)環(huán)節(jié),各類模型的評(píng)估考察不同指標(biāo),主要包括標(biāo)準(zhǔn)誤差(Standard Error)、均方根方差(Root Mean Square Error,RMSE)和決定系數(shù)(R),它們的表示符號(hào)見表3。通常,一個(gè)好模型應(yīng)該有較高的決定系數(shù)值或較低的誤差值。

表3 模型評(píng)估符號(hào)Table 3 Model evaluation symbol

3 高光譜成像的蘋果檢測(cè)功能

蘋果分級(jí)需要檢測(cè)多項(xiàng)指標(biāo),單項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)取得可喜成果,而兩項(xiàng)或更多指標(biāo)檢測(cè)技術(shù)尚不成熟,Hyun K等[30]在散射的高光譜系統(tǒng)中對(duì)蘋果做綜合評(píng)定,涉及到多項(xiàng)指標(biāo),各指標(biāo)預(yù)測(cè)效果不如單指標(biāo)檢測(cè),尤其在內(nèi)部品質(zhì)方面相距甚遠(yuǎn)。指標(biāo)檢測(cè)按照外部和內(nèi)部狀態(tài)可分為兩大類。

3.1 外觀指標(biāo)

3.1.1 大小、外形與顏色 自然生長(zhǎng)狀態(tài)下衡量蘋果外觀的基礎(chǔ)指標(biāo),上世紀(jì)90年代至本世紀(jì)初,學(xué)者們依靠計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)該三項(xiàng)指標(biāo)做了較深入研究,在保障分級(jí)準(zhǔn)確率的前提下開發(fā)了一系列建模理論與方法,為蘋果的外觀分級(jí)提供了理論依據(jù)。高光譜成像出現(xiàn)以后,郭俊先等[18]采用GAMMA變換增強(qiáng)圖像,Otsu法整體分割,形態(tài)學(xué)區(qū)域處理的方法計(jì)算蘋果的面積、充實(shí)度、周長(zhǎng)、軸長(zhǎng)等外形方面的相關(guān)數(shù)據(jù)。程國(guó)首等[31]采用ANN采集15個(gè)神經(jīng)元訓(xùn)練成一個(gè)強(qiáng)分類器對(duì)新疆非打蠟紅富士蘋果著色面積分級(jí),與人工分級(jí)一致率達(dá)到97.7%。Cristóbal G等[32]運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)鑒別高光譜成像系統(tǒng)中不同存儲(chǔ)條件下蘋果的成熟度,先采用OTSU法分割圖像,后采用PLS-DA法建立預(yù)測(cè)模型,準(zhǔn)確率達(dá)到95.83%。蘋果的外觀分級(jí)中需要結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù),包括顏色的數(shù)值分析和輪廓的提取以計(jì)算果身的大小和對(duì)稱度,而在傳送帶上隨機(jī)角度的提取果身輪廓是蘋果對(duì)稱度分析的模糊地帶,增加探頭數(shù)量做立體角度的采集可以防止誤判發(fā)生,但至今并未有一套完整的方案。

3.1.2 污物與黑斑 Parick M等[33]采用數(shù)字圖像處理技術(shù)和PCA法檢驗(yàn)蘋果表面,發(fā)現(xiàn)紅色過濾法可以做簡(jiǎn)單的污物鑒別,而外傷等深層次問題仍需要通過PCA法篩選。Bart M等[34]采用PLS法建立了苦痘病和黑粒斑底的預(yù)測(cè)模型。Alan M等[35]對(duì)黃元帥和紅元帥兩種蘋果上的污物鑒別,在確定最佳波長(zhǎng)的圖像后采用牛糞稀釋法對(duì)污物采樣,最終發(fā)現(xiàn)黃元帥的1∶2的反射成像和紅元帥的1∶20的熒光成像對(duì)黑斑與污物的檢驗(yàn)更加準(zhǔn)確。Liu Y等[11]在實(shí)驗(yàn)的近紅外波段內(nèi)(675～950 nm)采用不同波長(zhǎng)圖像對(duì)比法檢驗(yàn)果身的污物與黑斑,最終發(fā)現(xiàn)725 nm與811 nm雙波長(zhǎng)對(duì)比后檢驗(yàn)效果最佳。

3.1.3 外傷與淤青 趙杰文等[36]采用PCA法確定最佳波段并預(yù)測(cè)蘋果的輕微傷和風(fēng)傷,在547 nm特征波長(zhǎng)采用不均勻二次差分法消除圖像亮度分布不均帶來的影響。陳姍姍等[10]在900～1700 nm范圍內(nèi)采用特征波段對(duì)比法和不均勻二次差分法對(duì)蘋果損傷處進(jìn)行處理,確定損傷處與正常位置的可分性;然后在分割過程中證明不均勻二次差分法分割效果比PCA法和波段對(duì)比法更準(zhǔn)確,準(zhǔn)確率為92%。蘋果收獲或運(yùn)輸過程中不時(shí)會(huì)發(fā)生碰撞產(chǎn)生淤青、造成蘋果不同程度粉質(zhì)化,淤青處在早期并不容易被肉眼識(shí)別,所以成為了蘋果品質(zhì)檢測(cè)的又一個(gè)研究方向。Xing J等[37]利用PCA法選取最佳波段圖像,結(jié)合聲音回響技術(shù)挖掘測(cè)試,最終證明淤青檢測(cè)的準(zhǔn)確率可以達(dá)到98.3%,這是在淤青癥狀顯現(xiàn)的前提下測(cè)試的結(jié)果。Gamal E等[38]在近紅外波段內(nèi)通過三個(gè)特征的波段的挖掘預(yù)測(cè)早期蘋果的淤青狀況,采用PLS法建立預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)1 h到3 d之間的淤青狀態(tài)。黃文倩等[39]在近紅外波段范圍內(nèi)對(duì)比分析光譜區(qū)域,選出780～1000 nm的波段范圍更加利于淤青檢驗(yàn),之后基于光譜區(qū)域和圖像PCA法的權(quán)重系數(shù)確定820和970 nm為最佳波長(zhǎng),在這兩個(gè)波段的全局閾值開發(fā)了淤青提取算法。Huang M等[40]以局部線性嵌入法(Locally Linear Embedding,LLE)為基礎(chǔ)識(shí)別蘋果的粉質(zhì)化,最終發(fā)現(xiàn)LLE結(jié)合PLS-DA對(duì)蘋果粉質(zhì)化分類精度可達(dá)到80%,要比均值嵌入法和平均反射法高4%～7%,而LLE法結(jié)合支持向量機(jī)對(duì)粉質(zhì)化的識(shí)別精度可達(dá)到82%。Piotr B等發(fā)現(xiàn)在400～5000 nm范圍內(nèi)結(jié)合熱度處理采用LDA和SVM可以更早的挖掘淤青的深度。次年他又通過比較MLR、SVM、ANN和決策樹4種方法,在可見波長(zhǎng)范圍內(nèi)確定MLR法預(yù)測(cè)蘋果的淤青狀態(tài)準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%[41-42]。Zhu Q等[43]用小鉛球敲擊剛采摘的黃元帥蘋果,通過計(jì)算擊中部位的力度、尺寸,測(cè)定蘋果的1 d到三周的淤青狀態(tài),采用PLS法建立預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率在84.9%～91.9%之間。淤青測(cè)試結(jié)合的輔助方式較多,周期較長(zhǎng),預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率也相對(duì)較低,是國(guó)外關(guān)于高光譜蘋果分級(jí)的首選指標(biāo)。

3.2 內(nèi)部指標(biāo)

3.2.1 糖度 郭志明等[8]從感興趣區(qū)域的面積著手,通過對(duì)不同大小區(qū)域的選擇發(fā)現(xiàn)直徑為150像素點(diǎn)的圓形感興趣區(qū)域建立的糖度預(yù)測(cè)模型最準(zhǔn)確,建模方法為PLS,校正系數(shù)RC為0.9305,RMSEC為0.4431,預(yù)測(cè)系數(shù)為RP為0.9232,RMSEP為0.4568,相對(duì)分析誤差為2.60。郭俊先等[18]使用MLR法預(yù)測(cè)合并光譜的方式使最終的糖度預(yù)測(cè)模型系數(shù)達(dá)到0.911,相對(duì)分析誤差為2.44。萬相梅等[44]在PLS的基礎(chǔ)上選用LS-SVM法建立蘋果的糖度模型,使預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率提高了5.4%,誤差系數(shù)則降低了2.4%。Fernando M等[45]在靜止掃描和線掃描兩種系統(tǒng)中對(duì)三類蘋果測(cè)試糖度和硬度,采用平均反射法、離散小波變換和連續(xù)小波變換分析蘋果的光譜散射圖,采用一階統(tǒng)計(jì)、傅里葉分析、共生矩陣和方差分析蘋果的紋理圖,然后采用PLS法對(duì)三種蘋果的糖度建立預(yù)測(cè)模型,在靜掃描系統(tǒng)中,糖度預(yù)測(cè)的誤差降低了6.6%、16.1%、13.7%。

3.2.2 硬度 在Fernando M[45]的測(cè)試中三種蘋果的硬度預(yù)測(cè)誤差降低了11.2%、2.8%、3.0%。彭彥昆等通過對(duì)洛倫茲函數(shù)的修改校正回歸方程的權(quán)重系數(shù),采用PLS法建立的硬度模型在524～1016 nm波段范圍內(nèi)預(yù)測(cè)系數(shù)RP達(dá)到0.89,校正系數(shù)RC達(dá)到0.88[46-47]。萬相梅等[26]采用LS-SVM法建立的硬度模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了6.9%,誤差系數(shù)則降低了8.8%。Gamal E等[22]在5個(gè)選定波段內(nèi)采用ANN建立檢測(cè)凍傷蘋果的硬度模型,準(zhǔn)確率可以達(dá)到98.4%。Wang S等[24]采用無變量消除小二乘法(Uninformative Variable Elimination,UVE-PLS)和監(jiān)督近鄰偏最小二乘法(Supervised Affinity Propagation,SAP-PLS)預(yù)測(cè)蘋果硬度,預(yù)測(cè)系數(shù)精度達(dá)到0.828,較原有精度提高了4.7%。

糖度與硬度是內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)的兩個(gè)常用指標(biāo),在以往的文獻(xiàn)中學(xué)者們研究過雙指標(biāo)檢測(cè),但并未實(shí)現(xiàn)依靠相同信息或相同建模方法的雙指標(biāo)同檢。相比于外部指標(biāo),內(nèi)部指標(biāo)測(cè)試涉及到的環(huán)節(jié)更多,在光譜曲線的修正、感興趣區(qū)域選擇都有提及,而在預(yù)測(cè)模型的方法上仍有開發(fā)空間。不同環(huán)境下蘋果不同區(qū)域的硬度也存在一定差異,如何建立綜合硬度指標(biāo)預(yù)測(cè)模型也是需要完善的環(huán)節(jié)。

4 前景與展望

蘋果品質(zhì)的高光譜無損檢測(cè)已經(jīng)獲得較豐富的成果,確定了適用的系統(tǒng)類型,各項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)也總結(jié)出詳細(xì)的步驟和較豐富的理論,可以獲得較高的準(zhǔn)確率,但這些成果尚并不能形成一套判別準(zhǔn)確、過程高效、經(jīng)久耐用的分級(jí)系統(tǒng)。常用的單探頭系統(tǒng)每次只能采集蘋果的單面信息,為不影響準(zhǔn)確率，需要二次采集或者增加探頭數(shù)量進(jìn)行補(bǔ)充,重復(fù)操作步驟和相同數(shù)據(jù)處理影響了檢測(cè)效率;動(dòng)態(tài)檢測(cè)時(shí)還涉及到位置擺放、花萼果梗識(shí)別的問題。內(nèi)部品質(zhì)方面,指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)是另一個(gè)不足之處,雖然單項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)在取樣范圍、波長(zhǎng)選擇、數(shù)據(jù)處理、建模開發(fā)等環(huán)節(jié)都已細(xì)致入微,準(zhǔn)確率也進(jìn)一步提高,但指標(biāo)間選用的數(shù)據(jù)信息與處理方法存在差異,并不能實(shí)現(xiàn)多指標(biāo)共享。關(guān)于多指標(biāo)檢測(cè)可查閱的文獻(xiàn)數(shù)量有限,通常采用相同信息與方法的建模預(yù)測(cè)效果還是與單項(xiàng)指標(biāo)有一定差距。高光譜成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集信息量大、檢測(cè)功能全面,在保障準(zhǔn)確率的前提下,如何加強(qiáng)信息與方法的融合并實(shí)現(xiàn)蘋果的高效檢測(cè)將是下一階段的主要研究方向。

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Progress of hyperspectral imaging detection technology in apple quality

FENG Di1,2,JI Jian-wei1,ZHANG Li3,LIU Si-jia1,TIAN You-wen1,*

(1.College of Information and Electrical Engineering,Shenyang Agrucultural University,Shenyang 110866,China; 2.Liaoning Radio and Television,Shenyang 110004,China; 3.Liaoning Redio and Television Transmission Center,Shenyang 110016,China)

Hyperspectral imaging in fruit nondestructive detection was a new technology developed rapidly in recent years. The object could be detected from three-dimensional to get internal and external features. In this paper,the system type apply to apple quality detection was induced by introducing system structure,light sources and scanning modes. Several important links were analyzed by describing operation process of indicator detection. Then the operation process,modeling methods and research progress of indicator detection were summarized at home and abroad. Finally,the research direction and application prospect of hyperspectral nondestructive detection for apple quality were presented

hyperspectral imaging;apple quality;nondestructive detection

2016-12-14

馮迪(1981-)，男，博士研究生，研究方向：智能檢測(cè)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，E-mail：fengdi_007@126.com。

*通訊作者:田有文(1968-)，女，博士，教授，研究方向：智能檢測(cè)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，E-mail：youwen_tian10@163.com。

遼寧省大型儀器設(shè)備共享服務(wù)項(xiàng)目(LNDY201501003)；沈陽(yáng)市大型儀器設(shè)備共享服務(wù)專項(xiàng)項(xiàng)目(F15-166-4-00)。

TS255.1

A

1002-0306(2017)10-0389-07

10.13386/j.issn1002-0306.2017.10.067