技术文章

基于高光谱成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究分析

2017-08-10 12:33:04 来源：

利用高光谱成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究

一、引言
随着人们生活水平的提高，消费者越来越关注果蔬的品质安全问题。如
水果的损伤及水果表面农药的残留等不仅会造成果蔬的腐烂，而且会严重影响消费者的身体健康。因此水果损伤与农药残留的快速有效检测是非常有实际价值的。虽然水果的损伤、农业残留区域和正常区域在外部特征上呈现出*的相似性，但是损伤区域和农药残留部位发生一定的变化，这种变化可以通过特定波长下的光谱表现出来。
高光谱图像技术结合了光谱分析和图像处理的技术优势，对研究对象的内外部品质特征进行检测分析，本文采用高光谱图像技术检测不同水果的损伤区域和农药残留区域，以实现损伤区域和农药残留区域共同识别的目的。
二、 试验材料与方法
2.1 实验材料
本研究以贡梨为研究对象，分析贡梨的损伤区域。其中贡梨的损伤区域由人工模拟形成。
2.2 实验设备
高光谱成像数据采集采用四川双利合谱科技有限公司的 GaiaSorter高光谱分选仪系统。该系统主要由高光谱成像仪(V10E)、CCD 相机、光源、暗箱、计算机组成，结构图与实景图如图1。实验仪器参数设置如表1。

表1 GaiaSorter 高光谱分选仪系统参数

序号	项目	参数
1	光谱扫描范围/nm	350~1000
2	光谱分辨率/nm	2.8
3	采集间隔/nm	1.9
4	光谱通道数	520

图 1 GaiaSorter 高光谱分选仪结构图与实景图
2.3 图像处理分析
采用SpecView和ENVI/IDL对高光谱数据的预处理及分析，预处理中的镜像变换、黑白帧校准在SpecView中进行；其他数据的分析在ENVI/IDL中进行。
三、结果与讨论
3. 贡梨损伤区域和正常区域的光谱分析
取贡梨损伤区域与正常区域各200个像元，分别获取这200个像元的光谱反射率，并求取这200个像元的反射率均值，如图3所示，其中，红色代表红色的损伤区域光谱区域的光谱反射率，绿色代表正常区域的光谱反射率。从图中可知，在400-100 nm范围内，损伤区域的光谱反射率高于正常区域。从光谱曲线变化可知，这两个区域在540 nm处有一峰值，在650 nm处有一吸收谷，在650-680 nm区间有一陡坡，由于2个区域均有以上特征，所以可以认为这也是苹果特有的特征位置。比较可知，除峰值位置不同，其他波段范围苹果与贡梨的光谱曲线变化规律相似。

图3 贡梨损伤区域与正常区域的光谱反射率
3.4 贡梨损伤区域的提取
对经过镜像变换、黑白帧校准的高光谱图像，根据贡梨与背景区域的光谱差异，利用ENVI/IDL软件中的*大似然法，获取纯贡梨图像，对贡梨的图像做主成分分析，根据获取的主成分图像，选取能较好区分贡梨损伤区域、和正常区域的主成分图像（PC5），通过阈值分割的方法获取贡梨的损伤区域，如图5所示。

图 5 贡梨损伤区域提取流程图
3.5 讨论
高光谱成像技术应用于水果表面损伤、农药残留已体现出其“图谱合一”的优越性。水果轻微损伤和农药的微量残留往往发生在表皮之下，和正常区域的颜色相差不大，肉眼难以识别。随着时间的推移，损伤区域会逐渐褐变，*后导致整个水果腐烂，甚至影响其他果实，而少量的农药则会渗透进入果实中，消费者吃了会导致中毒。本研究结果表明，运用高光谱成像技术，运用主成分分析、腌膜等方法等，可以有效地提取水果损伤与农药残留区域，从而达到快速检测的目的。

留言