軟X射線技術對核桃內部品質的無損檢測研究

黃星奕，張慶磊，呂 強

（江蘇大學食品與生物工程學院，江蘇鎮江212013）

軟X射線技術對核桃內部品質的無損檢測研究

黃星奕，張慶磊，呂 強

（江蘇大學食品與生物工程學院，江蘇鎮江212013）

針對傳統方法對核桃內部品質檢測的破壞性問題，嘗試利用軟X射線技術進行核桃內部品質的無損檢測。首先采用軟X射線技術獲取核桃圖像，對圖像進行去噪和分割；而后提取核桃的輪廓特征，采用面積閾值法對核桃的正常果、空殼果、破損果進行判別區分。實驗結果表明，各類核桃總體識別正確率達88.9%，為核桃內部品質無損檢測提供了可行的方法。

核桃，軟X射線，圖像處理

核桃營養豐富，風味可口，具有極高的營養價值和商品價值，收獲后的核桃需要進行品質分級，實行優質優價。核桃品質分為外部和內部兩方面，外部品質指標主要是指核桃的果形、外殼、橫徑等，內部品質指標主要是空殼、破損等［1］。目前核桃的品質檢測主要依靠人工檢測或機器振動篩分級，及采用浮選法將密度低的風干果剔除。人工檢測勞動強度大，效率低；機器振動篩檢測功耗大，對物料產生一定程度的損壞，而且上述方法都無法對核桃的內部品質進行檢測。農產品外部品質的無損檢測已經有許多較成熟的技術，如可見光圖像檢測、紅外圖像檢測等［2］，但是，對農產品內部品質的無損檢測仍然是很困難的。由于能夠直觀地反映農產品結構缺陷、結構變化方面的內部品質，近年來軟X射線技術在農產品內部品質檢測方面得到了越來越多的重視，如用于蘋果［3］、洋蔥［4］、梨［5］、紅毛丹［6］等果蔬內部品質的監測，對雞肉中殘存碎骨的檢測［7-8］。由于難度較大，目前針對核桃等堅果的內部品質檢測的研究尚未見報道，本研究嘗試利用軟X射線技術對核桃內部品質進行無損檢測。

1 材料與方法

1.1 實驗材料

鎮江本地產山核桃品種 平均直徑3cm左右，選取99個樣本。首先，對每個樣本進行編號，獲取軟X射線圖像進行無損檢測；然后剖開核桃，人工檢測核桃的內部品質，進行校驗。

1.2 實驗原理與裝置

利用軟X射線技術進行內部品質無損檢測的基本原理是射線通過物質時，會與物質發生相互作用而使強度減弱。射線通過物質時的強度衰減遵循指數規律，其衰減程度與待檢物質組分、厚度及入射射線能量有關。穿透被檢物料的軟X射線照射在線陣檢測器內的熒光屏上，被轉化為可見光，再經光電轉換產生電信號，通過信號處理器處理獲取圖像，所形成的灰度圖像顯示了被檢測物體組分或厚度的差異。經計算機處理后，可在顯示器屏幕上顯示出被檢測物體內部缺陷或結構變化的性質、大小、位置等信息，達到檢測的目的。

實驗裝置由以下幾部分組成：X射線發生器、X射線檢測器、機械傳動裝置、射線防護裝置、圖像采集卡、主控計算機、圖像采集及處理軟件等，如圖1所示。實驗選擇的參數為：X射線發生器電壓與電流為65.0kV和0.75mA；檢測器積分時間為2.67ms。

圖1 軟X射線采集裝置示意圖

2 核桃品質的無損檢測

2.1 圖像采集

為了獲取良好的原始圖像，減少后續過程圖像處理的困難，將核桃擺放位置和圖像質量之間的關系進行了探討。實驗獲得了核桃平行擺放、垂直擺放、縫合線垂直擺放三種位置的軟X射線圖像，通過對比，縫合線垂直擺放時獲取的圖像最清晰，后續的實驗過程都采用這種擺放方式，得到的原始圖像見圖2（a）。

2.2 圖像預處理

圖像采集過程中，由于軟X射線穿過核桃時能量大幅衰減，圖像的背景部分顯得比核桃對象明亮得多。整幅圖像圖2（a）的直觀效果與人們的觀察習慣不相適應，因此對X射線圖像進行反轉，使得顯示的圖像與一般X射線負片的圖像相似見圖2（b）。假設反轉前及反轉后像素點的灰度值分別為f（x，y）、g（x，y），則反轉方程為：

由于探測器本身集成電路、信號傳輸以及射線散射等方面的原因，采集到的圖像中經常含有噪聲，而對圖像進行濾波，可以去除這一部分的噪聲。常用的濾波方法有：均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。通過實驗，發現中值濾波較其它兩種濾波方法能較好地抑制噪聲且保持了圖像的主要特征，因此采用中值濾波作為本實驗的圖像噪聲去除方法。

2.3 圖像分割與特征提取

傳統的分隔算法大體上可以分為兩類：基于邊界特性的分割算法和基于區域的分割算法。基于邊界的分割法是利用不同區域間象素灰度不連續的特點檢測出區域間的邊緣，從而實現圖像分割。常見的算法有各種微分算子法等。基于區域的分割算法是利用區域內特性的相似性，把圖像劃分成一系列有意義區域的處理方法，常用的算法有閾值法等。本實驗研究了多種背景分割方法，發現由于圖像中噪聲的存在，經過各種邊緣檢測算子分割后的圖像，在原本沒有邊界的地方容易出現假邊緣，這樣的結果不能用于最終的分割。對噪聲去除后的圖像進行灰度分布分析，圖像和背景之間沒有明顯的雙峰，若用單一的閾值進行分割，容易將部分核桃當成背景去除。對中值濾波后的圖像采用Otsu法進行分割，效果比較理想，分割效果見圖2（c）。

2.4 形態學處理與輪廓提取

分割出來的圖像有時會在其中間夾雜著部分空洞，采用形態學閉運算進行填充。填充后的圖像產生部分毛刺，使用中值濾波進行平滑處理，處理效果見圖2（d）。對形態學運算后的核桃圖像進行輪廓提取，對于要提取的二值圖像，如果原圖中有一點為黑，且它的8鄰域內各點皆為黑，即將該點刪除，掏空內部點，處理效果見圖2（e）。一般來說，正常果圖3（a）內部存在數個較小的輪廓，這是果仁和果殼之間存在的正常空洞；而空殼果圖3（b）內部果仁幾乎為空，由于縫合線的存在，形成兩個大小基本相等的區域；破損果圖3（c）的破損區域對X射線吸收較小，輪廓提取的整體輪廓面積較小。通過分析統計核桃圖像的面積，根據經驗設定面積閾值，完成最后的定性判別，將正常果、空殼果、破損果區分。

圖2 核桃軟X射線處理序列效果圖

圖3 正常果、空殼果、破損果輪廓提取效果圖

3 結果與分析

本研究通過軟X射線技術獲取核桃圖像，采用Otsu法進行分割，提取輪廓特征并設定面積閾值判別核桃內部品質。然后按國標GB/T 20398-2006逐一剖開99個核桃樣本，人工檢測核桃的內部品質，發現其中有4個空殼，6個破損，89個完好。比軟X射線技術檢測的結果，發現所有空殼果被全部檢出，破損果有3幅被漏檢，完好核桃圖像中有8幅被誤檢為破損核桃，總體正確率為88.9%，如表1所示。

表1 軟X射線圖像判別結果

在實驗中有3個破損核桃和8個完好核桃被誤檢，其原因可能是核桃本身形狀多變，厚度不均，造成完好核桃圖像中灰度存在較大差異，與破損核桃比較類似，是誤判的主要原因；此外，由于軟X射線是通過密度差異進行檢測，核桃破損較小（小于1/4），或者破損多以裂紋的形式出現，體現不出密度差異，在一定程度上造成漏判。

4 結論

針對核桃內部品質快速無損檢測的難點，本研究應用軟X射線技術結合圖像處理方法，依據內部品質對核桃進行分類識別，將正常果核桃與空殼果、破損果分開，總體正確率88.9%。實驗證明，采用軟X射線技術對核桃內部品質檢測是可行的，針對核桃的破損和空殼方面的檢測準確率較高，同時對其他堅果的內部品質檢測也有一定的借鑒作用。

［1］GB/T 20398-2006核桃堅果質量等級［S］.中國標準出版社，2006.

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［4］Shahin M A，Tollner E W，Gitaitis R D，et al.Classification of sweet onions based on internal defects using image processing and neural network techniques［J］.Transactions of American Society of Agriculture Engineers，2002，45（5）：1613-1618.

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Nondestructive detection of walnut internal quality using soft X rays technology

HUANG Xing-yi，ZHANG Qing-lei，LV Qiang
（School of Food and Biological Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）

To solve subjectivity and destructive problem in traditional method detecting walnut inner quality，the soft X rays technology was used to detect walnut inner quality.First，soft X rays was used to acquire walnut images，and suitable image process method was researched on noise removal and segmentation.At last，the contour was extracted and the quality of normal，empty，damaged walnuts was qualitative discrimination by area threshold.The results showed that the whole identify ratio was 88.9%，which was a feasible method to nondestructive detection of walnut.

walnut；soft X rays；image process

TS201.1

A

1002-0306（2011）02-0344-03

2009-10-09

黃星奕（1963-），女，教授，主要從事計算機視覺應用研究和農產品無損檢測技術研究。