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基于成像光譜技術(shù)的水果斑點及損傷快速識別研究

發(fā)布者: 發(fā)布時間:2017-08-23
基于成像光譜技術(shù)的水果斑點及損傷快速識別研究
                                       江蘇雙利合譜科技有限公司-黃宇
一、引言
  隨著人們生活水平的提高,消費者越來越關(guān)注果蔬的品質(zhì)安全問題。如造成水果表面出現(xiàn)黑白斑的內(nèi)部腐爛、水果因運輸?shù)仍蛟斐傻呐鰝p傷等,從而嚴重影響消費者的身體健康。因此水果黑白斑、碰傷損傷的快速有效的識別具有重要的研究價值。
  高光譜圖像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和圖像處理的技術(shù)優(yōu)勢,國內(nèi)外許多學者對研究對象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進行檢測分析,如趙杰文等利用高光譜圖像技術(shù)檢測水果輕微損傷,準確率為88.57 %;Jasper G. Tallada等分別應用高光譜圖像技術(shù)對不同成熟度的草莓表面損傷、蘋果的表面缺陷及芒果的成熟度檢測進行了試驗研究。王玉田等運用熒光光譜檢測出水果表面殘留的農(nóng)藥;胡淑芬等運用激光技術(shù)對水果表面農(nóng)藥殘留進行了試驗研究;薛龍等針對水果表面農(nóng)藥殘留,以滴有較高濃度的臍橙為研究對象,利用光譜范圍425-725 nm的高光譜圖像系統(tǒng)進行檢測,發(fā)現(xiàn)對較高濃度的農(nóng)藥殘留檢測效果較好。本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測不同水果的黑白斑區(qū)域及損傷區(qū)域,以實現(xiàn)水果黑白斑、損傷區(qū)域快速識別的目的。
二、試驗材料與方法
  2.1  實驗材料
  本研究以蘋果和橙子為研究對象,分析蘋果、橙子的黑白斑區(qū)域與損傷區(qū)域。其中蘋果、橙子的黑白斑、損傷是非人為故意形成。
  2.2  實驗設(shè)備
  高光譜成像數(shù)據(jù)采集采用江蘇雙利合譜科技有限公司的 GaiaSorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E)、CCD 相機、光源、暗箱、計算機組成,結(jié)構(gòu)圖與實景圖如圖1。實驗儀器參數(shù)設(shè)置如表1。
表1   GaiaSorter 高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)
序號
項目
參數(shù)
1
光譜掃描范圍/nm
400~1000
2
光譜分辨率/nm
2.8
3
采集間隔/nm
1.9
4
光譜通道數(shù)
520
 
圖 1  GaiaSorter 高光譜分選儀結(jié)構(gòu)圖與實景圖
  2.3  圖像處理分析
  采用SpecView和ENVI/IDL對高光譜數(shù)據(jù)的預處理及分析,預處理中的鏡像變換、黑白幀校準在SpecView中進行;其他數(shù)據(jù)的分析在ENVI/IDL中進行。
 
三、結(jié)果與討論
  3.1  蘋果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜分析
  取蘋果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景各3個不同位置周邊50個像元,分別獲取這3個不同位置50個像元的光譜反射率,并求取這50個像元的反射率均值,如圖2所示,其中,蘋果沒有損傷區(qū)域的光譜反射率在500-680 nm范圍內(nèi)高于損傷區(qū)域及黑斑區(qū)域的光譜反射率;在550-700nm范圍內(nèi),蘋果黑斑區(qū)域的光譜反射率較低;在580-700 nm范圍內(nèi),蘋果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域的光譜存在較為顯著的波峰波谷,而背景無顯著特征。在550-680 nm范圍內(nèi),損傷區(qū)域的光譜反射率鑒于蘋果黑斑區(qū)域和正常區(qū)域之間,因此可以嘗試通過構(gòu)建植被指數(shù)和閾值分割方法快速識別出蘋果黑斑區(qū)域和損傷區(qū)域。
 
圖2  蘋果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜反射率
 
  3.2  橙子黑斑斑區(qū)域、正常區(qū)域、背景的光譜分析
  以橙子的正面和側(cè)面為例,取橙子黑斑區(qū)域、白板區(qū)域、正常區(qū)域和背景各3個不同位置周邊50個像元,分別獲取這3個不同位置50個像元的光譜反射率,并求取這50個像元的反射率均值,如圖3所示。從圖中可知,在580-700 nm范圍內(nèi),橙子的黑斑區(qū)域、白斑區(qū)域、正常區(qū)域的光譜反射率上升趨勢較為顯著,而背景在此光譜范圍,光譜反射率上升較為緩慢,因此可以在此區(qū)域快速地識別橙子。無論從橙子的正面光譜還是側(cè)面光譜來看,在530-1000 nm范圍內(nèi),橙子的黑斑區(qū)域的光譜反射率均低于橙子的白斑區(qū)域和正常區(qū)域。在400-1000nm范圍內(nèi),白斑區(qū)域和正常區(qū)域在藍光波段差異明顯。
 
圖3  橙子黑斑斑區(qū)域、正常區(qū)域、背景的光譜反射率
 
  3.3  蘋果和橙子的最小噪聲分離變換
  對經(jīng)過鏡像變換、黑白幀校準的蘋果、橙子高光譜圖像進行MNF變換(如圖4,從左到右:蘋果、正面橙子、側(cè)面橙子) ,分別得到以有效信息為主的波段和以噪聲為主的波段,并且按照信噪比從大到小的順序排列。原始數(shù)據(jù)的主要信息都集中在前面特征值大的波段,后面特征值小的波段主要以噪聲為主。特征值接近于0的多數(shù)是噪聲,最好選擇特征值高的波段。從圖4可知,無論是橙子還是蘋果,當特征值數(shù)到7時,特征值趨向于0且無顯著變化。
 
  
圖 4 蘋果腐爛區(qū)域與農(nóng)業(yè)殘留區(qū)域提取流程圖
  3.4  最小噪聲分離變換
  由于高光譜遙感數(shù)據(jù)波段多,波段間存在很大相關(guān)性,為了克服維數(shù)災難,利用最小噪聲分離變換進行波段選擇,達到優(yōu)化數(shù)據(jù),去除噪聲和數(shù)據(jù)降維的目的。
最小噪聲分離變換( MNF)是對主成分變換( PCA) 的一種改進方法。PCA 是一種線性變換,變換后各主成分分量彼此之間互不相關(guān),隨著主成分的增加該分量包含的信息量減小,第一主成分包含的信息量最大,第二主成分與第一主成分無關(guān)且在剩余成分中包含的信息量最大,依此類推。但PCA對噪聲比較敏感,在變換后的主成分分量中,信息量大的信噪比不一定高,當某個信息量大的主成分中包含的噪聲的方差大于信號的方差時,該主成分分量形成的圖像質(zhì)量就差。針對 PCA 變換的不足,Green 和 Berman 提出最小噪聲分離變換( MNF),它不但能判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)( 波段數(shù)) ,分離數(shù)據(jù)中的噪聲,而且能減少隨后處理中的計算需求量。MNF 變換是基于圖像質(zhì)量的線性變換,變換結(jié)果的成分按照信噪比從大到小排列。經(jīng)過MNF變換大部分噪聲集中在特征小的分量中。而不像 PCA變換按照方差由大到小排列,從而克服了噪聲對影像質(zhì)量的影響。
 
  3.4.1 基于MNF的蘋果的黑斑、損傷區(qū)域識別
  圖5列舉了蘋果原圖(高光譜RGB彩色合成)、MNF變換前7個特征值灰度圖。從MNF變換的特征值灰度圖來看,第1特征值灰度圖能較好地區(qū)分背景和蘋果,然而,蘋果的部分黑斑也會識別為背景;第2特征值灰度圖能較好地識別出蘋果的黑斑;第3特征值灰度圖雖能識別出蘋果的黑斑,但是蘋果的其他區(qū)域有一部分也會被識別為黑斑;第4特征值灰度圖較亮的部分為蘋果的黑斑和蘋果損傷區(qū)域,識別效果較好;第5、6、7特征值的灰度圖則無法正確識別出黑斑、損傷區(qū)域。
 
圖5 蘋果RGB原圖及前7個MNF特征值灰度圖
 
  3.4.2 基于MNF的橙子的黑白斑區(qū)域識別
  圖6列舉了橙子正面、側(cè)面原圖(高光譜RGB彩色合成)、MNF變換前7個特征值灰度圖。從正面橙子的MNF變換的特征值灰度圖來看,第1特征值灰度圖能較好地區(qū)分背景、橙子黑斑,然而,背景和橙子黑斑則無法相互區(qū)分;第2、3特征值灰度圖亮度部分為黑斑,但是無斑點橙子也會被錯誤地識別為黑斑;第4特征值灰度圖能較好地識別出橙子的黑斑和白斑,即較亮的部分為橙子的黑斑、白斑,識別效果較好;第5、6、7及往后的特征值的灰度圖則無法正確識別出黑斑、白斑區(qū)域。
 
圖6 橙子正面RGB原圖及前7個MNF特征值灰度圖
 
  如圖7,從側(cè)面橙子的MNF變換的特征值灰度圖來看,第1特征值灰度圖能較好地區(qū)分背景、橙子;第2、3特征值灰度圖識別效果并不如意,黑白斑、背景等均未能識別出來;第4特征值灰度圖雖然能識別出橙子黑斑,但是也錯誤地把部分無斑點橙子識別為黑斑;第5特征值灰度圖能較好地識別出橙子黑白斑、損傷區(qū)域,但是部分背景會錯誤地識別為黑白斑。第6、7及往后的特征值的灰度圖則無法正確識別出黑斑、白斑、損傷區(qū)域。
 
圖7 橙子測面RGB原圖及前7個MNF特征值灰度圖
 
  3.5 基于植被指數(shù)、閾值分割的蘋果斑點、損傷區(qū)域快速識別
  根據(jù)圖2蘋果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜反射率變化規(guī)律,構(gòu)建植被指數(shù)NDVI(723.6, 673.6)去除背景并掩膜,最后利用灰度密度分割,用紅色代表蘋果斑點、損傷區(qū)域,綠色代表損傷附近區(qū)域,如圖8所示。從圖中可知,利用植被指數(shù)、閾值分割的方法能快速、較為準確地識別出蘋果的斑點、損傷區(qū)域。
圖8 基于植被指數(shù)、閾值分割的蘋果斑點、損傷區(qū)域快速識別
 
  3.6 基于植被指數(shù)、閾值分割的橙子斑點、損傷區(qū)域快速識別
  根據(jù)圖3橙子黑白斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜反射率變化規(guī)律,構(gòu)建植被指數(shù)NDVI(706, 590)去除背景并掩膜MNF5,最后利用灰度密度分割,用紅色代表橙子斑點、損傷區(qū)域,黃色代表輕微損傷或者微小的橙子斑點,如圖9所示。從圖中可知,無論是橙子的正面或者側(cè)面,利用植被指數(shù)、閾值分割的方法均能快速、較為準確地識別出其斑點和損傷區(qū)域。
 
圖9 基于植被指數(shù)、閾值分割的橙子斑點、損傷區(qū)域快速識別
 
  四、討論
  高光譜成像技術(shù)應用于水果斑點及損傷區(qū)域的快速識別已體現(xiàn)出其“圖譜合一”的優(yōu)越性。水果損傷和水果表皮的斑點顏色雖然能用肉眼一一識別,但是在工業(yè)生產(chǎn)用,僅靠人力去一一挑選無損傷、無斑點的水果,既費時費力費財。利用成像高光譜技術(shù),獲取不同水果的光譜反射率,查找出其損傷、斑點的特征波段,利用特征波段構(gòu)建植被指數(shù)從而實現(xiàn)水果損傷、斑點區(qū)域的快速有效的識別,并達到自動化挑選優(yōu)質(zhì)水果的目的。本研究結(jié)果表明,運用高光譜成像技術(shù),運用最小噪聲分離、植被指數(shù)等方法等,均可有效地識別水果損傷與斑點區(qū)域,但最小噪聲分離方法較為復雜,運算速度較慢,不適合在工業(yè)生產(chǎn)上進行應用,而植被指數(shù)算法簡單,僅利用2個波段進行四則運算即可實現(xiàn)水果損傷和斑點的快速識別。

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