基于光谱成像的苹果内外部品质检测研究

摘要： 同时实现苹果内外部品质的无损检测是现代果业发展的必然要求，文章采用光谱成像技术，通过采集待测苹果在不同波长通道的图像，进行图像处理与苹果表面散射光谱分析，实现苹果外形尺寸与糖度信息的同时检测，为快速有效的苹果分级检测提供一定技术支撑。

Abstract： The development of modern fruit industry need detect the internal and external quality of apple nondestructively and simultaneously. Spectral imaging technology is used in this paper， acquired the images of measured apple at different wavelength， by image processing and analysis of apple surface scattering spectrum， detected the size sugar content information of apple simultaneously. Some technical support is provided for apple fast and effective detection and grading.

关键词： 光谱成像；外形；糖度；同时检测

Key words： spectral imaging；size；sugar content；simultaneous detection

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）31-0125-02

0 引言

我国是世界第一苹果生产大国，2015年全国苹果产量达到4300万吨。但我国的苹果在国际市场上大多数档次较低，国内的苹果出口比例只占到生产总量的1.5%左右[1，2]，而国内高档苹果市场也被国外苹果垄断，2015年进口苹果量激增50%，其中一个很重要的原因是我国对苹果分级检测投入不够，难以满足消费者对苹果品质越来越高的要求，导致苹果品种混杂、质量优劣不齐。提高苹果内外部品质的检测水平是提升苹果竞争力的关键环节。传统外部品质采用人工目视检测，而内部品质多利用机械化学手段，检测时间长、非无损。

利用机器视觉开展的苹果外部品质检测，可以实现苹果外形尺寸、颜色等信息的自动化检测，但对反映苹果品质的内部参数很难提取。

近红外光谱技术作为一种无损检测手段被广泛用于测定农产品的内部品质，能够同时检测苹果内部的多个参数，而且具有非接触无损检测的优点，但利用近红外光谱分析技术主要集中于目标局部信息分析，不适合成分不均匀目标检测，要实现整体目标检测要耗费较多时间。

本文综合利用图像处理技术与光谱分析技术的光谱成像技术，基于模式识别与化学计量学等学科知识，开展苹果外部品质和内部品质的无损检测研究，实现对苹果外部尺寸和糖分含量的同时无损检测，降低了光谱成像技术进行苹果品质检测的难度。

1 光谱成像实验系统

基于光谱成像技术进行苹果品质检测，需要同时记录苹果的光谱信息与图像信息，设计了CCD成像探测基础上同时获取目标光谱信息的实验系统，实验系统如图1所示。

成像探测器采用大恒图像的DH-HV1351UM型黑白面阵CMOS图像传感器，像元数1280×1024，像元尺寸5.2μm×5.2μm。通过CMOS前面的成像镜头调焦完成后可以在CMOS上得到苹果的图像信息，为了确定图像中苹果像所对应的真实尺寸，需要对标准尺寸的目标物进行测量实现对成像系统垂轴放大倍率的校准。苹果表面光谱信息获取通过在成像镜头前加入特定透过波长的滤光片实现，通过参考相关文献[3]，选择峰值透过波长分别为633.3nm、649.3nm、669.4nm、778.9nm、850.8nm，峰值半宽高约为9nm的滤光片放置于成像镜头前，控制成像探测器的曝光得到不同波长对应的苹果图像。考虑到成像探测器对不同入射光波的响应不均匀，利用各波长反射率一致的标准白板对探测器的波长响应进行均匀化处理，在此基础上分析苹果在不同波长的反射光谱特性，对不同波长强度值利用洛仑兹拟合确定糖度模型中参数，以此为基础进行多元线性回归确定模型系数，完成对苹果糖度的预测，对比不同波长预测结果，可找出预测结果最接近测量值的最佳波长。

2 实验结果及数据处理

2.1 外部品质检测

苹果外部品质中首要的指标是果形大小，本文利用图像处理算法通过对苹果图像的数字化处理得出苹果果径信息。检测的思路为：选取某一波长下清晰灰度图片并进行二值化处理，计算二值图像的最小外接矩形大小，外接矩形框长度和宽度中的最大值即为以像元数为单位的苹果最大横切面直径。通过与标准尺寸的目标图像所占据CCD中像元个数进行比较，即可求出果径的实际长度。波长为649.3nm的待测苹果图像如图2（a）所示，选取合适阈值将图像二值化如图2（b）所示。

确定二值图像的最小外接矩形[4]，分别读取外接矩形的长度和宽度方向最大值如图3所示，得到以像元数为单位的苹果外形数据。通过对成像系统垂轴放大率的校准，确定对应的实际尺寸。

通过记录直径为50mm标准白板的单色图像实现对光学系统垂轴放大率的校准，即单个像元对应物面尺寸的计算。选取一组实验中10个待测苹果，分别用游标卡尺测量结果和用该方案测量结果如表1所示。

可见，采用该方案进行苹果外形尺寸测量的最大偏差不超过1%，能够满足苹果外形检测的需要。

2.2 内部品质

本论文进行了苹果内部品质的糖度。将待测苹果分为两组，利用苹果表面散射光包含的不同波段光谱信息进行一定模型的参数拟合，通过糖度计实施的常规糖度检测得到糖度值，并进行数据拟合处理获得糖度模型中的系数，以此为基础，进行苹果糖度的预测。糖度检测的流程如图5所示。

通过对待测苹果散射光谱的洛仑兹拟合以及五个不同透过波段对比分析，利用669.4nm进行的苹果糖度值预测残差不超过0.1，达到了较好的糖度检测效果。

3 结论

本文利用光谱成像技术，通过光谱分析技术与图像处理技术实现苹果内外部品质中外形尺寸以及糖度的同时检测，代表了现代水果检测的发展方向，具有较好的市场前景。

参考文献：

[1]孙梅，陈兴海，张恒，等.高光谱成像技术的苹果品质无损检测[J].红外与激光工程，2014，43（4）.

[2]农业部.国际苹果贸易概况与我国苹果出口情况[J].中国果业信息，2006（4）.

[3]刘木华，陈全胜，林怀蔚.苹果糖度的光谱图像无损检测技术研究[J].光学学报，2007，27（11）.

[4]程国首，郭俊先，肉孜・阿木提，等.基于高光谱图像技术预测苹果大小[J].农机化研究，2012（6）.