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紅薯瑕疵無處遁形!高光譜成像技術(shù):品質(zhì)檢測的“超級(jí)顯微鏡”

發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2024-12-16

應(yīng)用方向

紅薯缺陷的快速非破壞性檢測和分類技術(shù)能夠同時(shí)獲取樣品的光譜信息和空間信息,為紅薯的品質(zhì)評估提供了一種有效的工具。通過高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用,可以實(shí)現(xiàn)對紅薯中的健康、***和病變樣本的***鑒別,進(jìn)而提高紅薯加工和儲(chǔ)存過程中的經(jīng)濟(jì)效益。

背景

紅薯是全球及中國重要的糧食作物之一,其富含淀粉、多種維生素、膳食纖維、蛋白質(zhì)以及鈣、磷、鐵等無機(jī)鹽,具備延緩衰老、***和***等健康效益。然而,紅薯的各類缺陷如***和病害,長期以來一直困擾著種植業(yè)和加工業(yè)。這些缺陷的紅薯容易氧化腐爛,并可能感染其他健康紅薯,從而造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。目前,紅薯缺陷的檢測主要依賴于人工方法,這不僅耗時(shí)耗力,而且準(zhǔn)確性不高。盡管基于可見光圖像的機(jī)器視覺系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于果蔬缺陷檢測,但在可見光圖像中難以發(fā)現(xiàn)某些早期病害和輕微損傷。此外,盡管非成像近紅外(NIR)光譜技術(shù)能檢測到這些細(xì)微變化,但無法評估整個(gè)果實(shí)的品質(zhì)變化。高光譜成像技術(shù)作為一項(xiàng)新興技術(shù),能夠同時(shí)獲取樣品的光譜信息和空間信息,已成功替代傳統(tǒng)的光譜分析和可見光圖像,成為快速無損檢測和分類的有效方法。研究選用‘龍薯9號(hào)’紅薯作為研究對象,運(yùn)用高光譜成像技術(shù)來識(shí)別缺陷紅薯,并應(yīng)用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)與線性判別分析(LDA)構(gòu)建分類模型,為紅薯的存儲(chǔ)與加工提供理論支持,提升紅薯行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1.材料與方法
(1)實(shí)驗(yàn)材料
紅薯品種為“龍薯9號(hào)”,于2019年1月購自山東省泰安市“新綠蔬菜批發(fā)市場”,選取健康紅薯140個(gè)、***紅薯140個(gè)、病紅薯140個(gè),共420份紅薯樣品進(jìn)行試驗(yàn)。如圖1所示為三種紅薯。患病紅薯又可分為裂紋、表皮損傷和表面***三種類型。紅薯上的裂紋可能是由于收獲時(shí)土壤養(yǎng)分不足或水分過多造成的。表皮損傷可能是由采收時(shí)的機(jī)械損傷或運(yùn)輸過程中紅薯之間的碰撞導(dǎo)致,進(jìn)而發(fā)展成病區(qū)。而表面***是由基因決定的,不會(huì)影響其內(nèi)在的食用品質(zhì),但其外觀不理想會(huì)降低紅薯的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。試驗(yàn)選用的紅薯樣品在重量和大小上是均勻的。用清水清洗后,在中國山東省泰安市山東農(nóng)業(yè)大學(xué)采后工程實(shí)驗(yàn)室20℃的黑暗環(huán)境中放置24 h。
圖1. 三種類型的紅薯樣本:(A) 健康紅薯,(B) ***紅薯,(C) 患病紅薯
(2)高光譜成像系統(tǒng)
本實(shí)驗(yàn)使用“GaiaField”高光譜成像系統(tǒng)(GaiaField-V10E,江蘇雙利合譜光譜成像技術(shù)有限公司)采集樣品信息。如圖2所示,該系統(tǒng)主要包括高光譜成像儀、成像鏡頭、照明系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)白板、三腳架和一臺(tái)裝有SpecView軟件的計(jì)算機(jī)。高光譜系統(tǒng)的波長范圍為400 - 1000 nm,光譜分辨率為2.8 nm,入射狹縫寬度為30 μm,相機(jī)分辨率為1392 × 1040 dpi。高光譜系統(tǒng)采用推掃成像技術(shù)。
圖2. 高光譜成像系統(tǒng)。
(3)高光譜數(shù)據(jù)的收集和校準(zhǔn)
為了獲得清晰、不失真的圖像,將紅薯樣品置于低反射率黑板上,采用高光譜成像系統(tǒng)掃描,曝光時(shí)間為11.58 ms,鏡頭與樣品之間的距離為47.62 mm。由于光源的不均勻性、光敏元件本身的響應(yīng)差異、暗電流和偏置等因素的影響,高光譜圖像的輸出強(qiáng)度可能不均勻,不利于后續(xù)圖像處理中目標(biāo)特征的提取和測量。因此,有必要對高光譜圖像進(jìn)行黑白標(biāo)定。將白板放置在采集區(qū)域,掃描得到白幀數(shù)據(jù),關(guān)閉鏡頭蓋將全黑圖像記錄為暗背景。用暗背景校準(zhǔn)光源強(qiáng)度不均勻的影響,用白幀數(shù)據(jù)校準(zhǔn)相機(jī)噪聲的影響。
(4)數(shù)據(jù)處理和建模方法
將整個(gè)紅薯樣本作為感興趣區(qū)域(ROI),使用ENVI 4.6軟件提取并計(jì)算每個(gè)ROI中所有像素的平均光譜。由于對每個(gè)紅薯樣品的正面和背面進(jìn)行了成像,因此共獲得840幅光譜圖像。在對原始光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量(SNV)預(yù)處理后,采用基于聯(lián)合x - y距離(SPXY)算法按照3:1的比例劃分為訓(xùn)練集和預(yù)測集。
在使用全光譜進(jìn)行建模時(shí),高光譜圖像中的高維數(shù)據(jù)會(huì)受到某些波長間相關(guān)性和冗余性的影響,這會(huì)增加計(jì)算量和建模難度。噪聲和無用信息也會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性和魯棒性,不利于研究和實(shí)際應(yīng)用。因此,本研究采用蒙特卡羅無信息變量***法(MCUVE)、隨機(jī)森林(RF)和逐次投影法(SPA)三種波長選擇方法。采用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)和線性判別分析(LDA)兩種分類器建立了缺陷紅薯的分類模型。在PLSDA模型中,將健康紅薯、***紅薯和患病紅薯分別賦值為1、2和3的虛擬變量。以1.5和2.5作為判別閾值,如果模型預(yù)測值小于閾值T1 = 1.5,則判定為健康樣本。如果大于閾值T1 = 1.5且小于T2 = 2.5,則判定為***樣本。如果大于閾值T2 = 2.5,則判定為疾病樣本。
1.2.結(jié)果與討論
(1)光譜特征分析與預(yù)處理
圖3為三種紅薯樣品的原始光譜、SNV預(yù)處理光譜和平均光譜。從圖3可以看出,SNV預(yù)處理后的光譜縱向聚集程度有所提高,有助于***平移誤差。在420 nm附近有較強(qiáng)的反射率下降,這是類胡蘿卜素的吸收區(qū)。光譜吸收波長在980 nm左右,屬于水中O-H的二級(jí)吸收波段,由于紅薯含水量高,存在較大的吸收峰。健康紅薯與患病紅薯在600 ~ 1000 nm范圍內(nèi)差異顯著。***紅薯與健康紅薯在650 ~ 850 nm范圍內(nèi)差異明顯,***紅薯與患病紅薯差異不大。這些光譜信息的變化是區(qū)分健康紅薯和缺陷紅薯的有力證據(jù)。
圖3. 紅薯光譜曲線:(A) 原始光譜,(B) SNV預(yù)處理后的光譜,(C) 平均光譜
(2)特征波長提取
分別采用MCUVE、RF和SPA提取特征波長,用于后續(xù)分類模型。提取的特征波長分布如圖4所示。MCUVE、RF和SPA分別提取了11、10和10個(gè)特征波長。所有特征波長列于表1。
圖4. 通過(A) MCUVE,(B) RF和(C) SPA算法提取特征波長
(3)基于PLS-DA和LDA模型的分類結(jié)果
基于MCUVE、RF和SPA方法提取的特征波長建立PLS-DA和LDA模型。PLS-DA模型預(yù)測結(jié)果的散點(diǎn)圖如圖5所示,使用MCUVE、RF和SPA提取的特征波長建立模型均獲得了滿意的結(jié)果。如圖6所示,RF-PLS-DA模型對健康、***和病變樣本的分類準(zhǔn)確率分別為97.14%、94.29%和87.14%,總分類準(zhǔn)確率為92.86%。大多數(shù)誤判都發(fā)生在病害紅薯上,這些紅薯被誤認(rèn)為是***的紅薯。
圖5. PLS-DA模型的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果:(A) MCUVE-PLS-DA模型,(B) RF-PLS-DA模型,(C) SPA-PLS-DA模型
圖6. PLS-DA模型混淆矩陣:(A) MCUVE-PLS-DA模型,(B) RF-PLS-DA模型,(C) SPA-PLS-DA模型
LDA分類模型預(yù)測結(jié)果的二維和三維散點(diǎn)圖(圖7)。由于二維散點(diǎn)圖中樣本重疊,無法直觀顯示三種紅薯樣本的分類效果。因此創(chuàng)建了三維散點(diǎn)圖(圖8)。從圖8可以看出,MCUVE-LDA模型對三種紅薯樣品的分離仍然不清楚,表明性能較差,且病害與***樣品重疊嚴(yán)重。與MCUVE-LDA模型相比,RF-LDA和SPA-LDA模型具有更好的樣本分類性能,三種類型的紅薯樣本聚類顯著。為了進(jìn)一步分析,生成LDA模型的混淆矩陣,如圖9所示。由圖9可以看出,MCUVE-LDA模型將部分患病紅薯樣本誤判為***紅薯樣本,患病紅薯的分類準(zhǔn)確率較低,為90%,總準(zhǔn)確率為96.19%。RF-LDA模型和SPA-LDA模型幾乎沒有誤判,總分類準(zhǔn)確率均達(dá)到99.52%??紤]到SPA-LDA模型訓(xùn)練集100%的總分類準(zhǔn)確率高于RF-LDA模型訓(xùn)練集98.73%的總分類準(zhǔn)確率,因此,SPA-LDA是***的分類模型。
圖7. LDA模型二維散點(diǎn)圖:(A) MCUVE-LDA模型,(B) RF-LDA模型,(C) SPA-LDA模型
圖8. LDA模型三維散點(diǎn)圖:(A) MCUVE-LDA模型,(B) RF-LDA模型,(C) SPA-LDA模型
圖9. LDA模型的混淆矩陣:(A) MCUVE-LDA模型,(B) RF-LDA模型,(C) SPA-LDA模型

結(jié)論

紅薯缺陷的準(zhǔn)確評價(jià)是紅薯自動(dòng)分類分級(jí)系統(tǒng)的關(guān)鍵。在這項(xiàng)研究中,使用了高光譜成像技術(shù)來捕捉140個(gè)健康紅薯、140個(gè)***紅薯和140個(gè)病害紅薯的高光譜圖像。采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量(SNV)變換對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,***了大部分隨機(jī)誤差,使模型獲得較高的精度。為了降低樣品光譜信息的維數(shù),利用MCUVE、RF和SPA分別提取了11、10和10個(gè)特征波長。然后,利用選擇的特征波長建立PLS-DA和LDA模型,對健康紅薯和缺陷紅薯進(jìn)行分類。其中RF-LDA和SPA-LDA模型對預(yù)測集的總分類準(zhǔn)確率達(dá)到99.52%。考慮到SPA-LDA模型訓(xùn)練集100%的總分類準(zhǔn)確率高于RF-LDA模型訓(xùn)練集98.73%的總分類準(zhǔn)確率,SPA-LDA是***的分類模型。結(jié)果表明,所建立的模型能夠有效地識(shí)別***紅薯、患病紅薯和健康紅薯。本研究為高光譜成像技術(shù)在紅薯貯藏加工監(jiān)測中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)和技術(shù)支持。

推薦產(chǎn)品

“GaiaField”高光譜成像系統(tǒng)(GaiaField-V10E)

作者簡介

通訊作者:玄冠濤,山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院,碩導(dǎo)

參考文獻(xiàn)

論文引用自三區(qū)文章:Yuanyuan Shao, Yi Liu, Guantao Xuan, Yukang Shi, Quankai Li, Zhichao Hu, Detection and analysis of sweet potato defects based on hyperspectral imaging technology, Infrared Physics & Technology, Volume 127, 2022, 104403, ISSN 1350-4495, https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104403.

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