基于光譜成像的蘋果內外部品質檢測研究

路紹軍

摘要： 同時實現蘋果內外部品質的無損檢測是現代果業發展的必然要求，文章采用光譜成像技術，通過采集待測蘋果在不同波長通道的圖像，進行圖像處理與蘋果表面散射光譜分析，實現蘋果外形尺寸與糖度信息的同時檢測，為快速有效的蘋果分級檢測提供一定技術支撐。

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.

關鍵詞： 光譜成像；外形；糖度；同時檢測

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

中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）31-0125-02

0 引言

我國是世界第一蘋果生產大國，2015年全國蘋果產量達到4300萬噸。但我國的蘋果在國際市場上大多數檔次較低，國內的蘋果出口比例只占到生產總量的1.5%左右[1，2]，而國內高檔蘋果市場也被國外蘋果壟斷，2015年進口蘋果量激增50%，其中一個很重要的原因是我國對蘋果分級檢測投入不夠，難以滿足消費者對蘋果品質越來越高的要求，導致蘋果品種混雜、質量優劣不齊。提高蘋果內外部品質的檢測水平是提升蘋果競爭力的關鍵環節。傳統外部品質采用人工目視檢測，而內部品質多利用機械化學手段，檢測時間長、非無損。

利用機器視覺開展的蘋果外部品質檢測，可以實現蘋果外形尺寸、顏色等信息的自動化檢測，但對反映蘋果品質的內部參數很難提取。

近紅外光譜技術作為一種無損檢測手段被廣泛用于測定農產品的內部品質，能夠同時檢測蘋果內部的多個參數，而且具有非接觸無損檢測的優點，但利用近紅外光譜分析技術主要集中于目標局部信息分析，不適合成分不均勻目標檢測，要實現整體目標檢測要耗費較多時間。

本文綜合利用圖像處理技術與光譜分析技術的光譜成像技術，基于模式識別與化學計量學等學科知識，開展蘋果外部品質和內部品質的無損檢測研究，實現對蘋果外部尺寸和糖分含量的同時無損檢測，降低了光譜成像技術進行蘋果品質檢測的難度。

1 光譜成像實驗系統

基于光譜成像技術進行蘋果品質檢測，需要同時記錄蘋果的光譜信息與圖像信息，設計了CCD成像探測基礎上同時獲取目標光譜信息的實驗系統，實驗系統如圖1所示。

成像探測器采用大恒圖像的DH-HV1351UM型黑白面陣CMOS圖像傳感器，像元數1280×1024，像元尺寸5.2μm×5.2μm。通過CMOS前面的成像鏡頭調焦完成后可以在CMOS上得到蘋果的圖像信息，為了確定圖像中蘋果像所對應的真實尺寸，需要對標準尺寸的目標物進行測量實現對成像系統垂軸放大倍率的校準。蘋果表面光譜信息獲取通過在成像鏡頭前加入特定透過波長的濾光片實現，通過參考相關文獻[3]，選擇峰值透過波長分別為633.3nm、649.3nm、669.4nm、778.9nm、850.8nm，峰值半寬高約為9nm的濾光片放置于成像鏡頭前，控制成像探測器的曝光得到不同波長對應的蘋果圖像。考慮到成像探測器對不同入射光波的響應不均勻，利用各波長反射率一致的標準白板對探測器的波長響應進行均勻化處理，在此基礎上分析蘋果在不同波長的反射光譜特性，對不同波長強度值利用洛侖茲擬合確定糖度模型中參數，以此為基礎進行多元線性回歸確定模型系數，完成對蘋果糖度的預測，對比不同波長預測結果，可找出預測結果最接近測量值的最佳波長。

2 實驗結果及數據處理

2.1 外部品質檢測

蘋果外部品質中首要的指標是果形大小，本文利用圖像處理算法通過對蘋果圖像的數字化處理得出蘋果果徑信息。檢測的思路為：選取某一波長下清晰灰度圖片并進行二值化處理，計算二值圖像的最小外接矩形大小，外接矩形框長度和寬度中的最大值即為以像元數為單位的蘋果最大橫切面直徑。通過與標準尺寸的目標圖像所占據CCD中像元個數進行比較，即可求出果徑的實際長度。波長為649.3nm的待測蘋果圖像如圖2（a）所示，選取合適閾值將圖像二值化如圖2（b）所示。

確定二值圖像的最小外接矩形[4]，分別讀取外接矩形的長度和寬度方向最大值如圖3所示，得到以像元數為單位的蘋果外形數據。通過對成像系統垂軸放大率的校準，確定對應的實際尺寸。

通過記錄直徑為50mm標準白板的單色圖像實現對光學系統垂軸放大率的校準，即單個像元對應物面尺寸的計算。選取一組實驗中10個待測蘋果，分別用游標卡尺測量結果和用該方案測量結果如表1所示。

可見，采用該方案進行蘋果外形尺寸測量的最大偏差不超過1%，能夠滿足蘋果外形檢測的需要。

2.2 內部品質

本論文進行了蘋果內部品質的糖度。將待測蘋果分為兩組，利用蘋果表面散射光包含的不同波段光譜信息進行一定模型的參數擬合，通過糖度計實施的常規糖度檢測得到糖度值，并進行數據擬合處理獲得糖度模型中的系數，以此為基礎，進行蘋果糖度的預測。糖度檢測的流程如圖5所示。

通過對待測蘋果散射光譜的洛侖茲擬合以及五個不同透過波段對比分析，利用669.4nm進行的蘋果糖度值預測殘差不超過0.1，達到了較好的糖度檢測效果。

3 結論

本文利用光譜成像技術，通過光譜分析技術與圖像處理技術實現蘋果內外部品質中外形尺寸以及糖度的同時檢測，代表了現代水果檢測的發展方向，具有較好的市場前景。

參考文獻：

[1]孫梅，陳興海，張恒，等.高光譜成像技術的蘋果品質無損檢測[J].紅外與激光工程，2014，43（4）.

[2]農業部.國際蘋果貿易概況與我國蘋果出口情況[J].中國果業信息，2006（4）.

[3]劉木華，陳全勝，林懷蔚.蘋果糖度的光譜圖像無損檢測技術研究[J].光學學報，2007，27（11）.

[4]程國首，郭俊先，肉孜·阿木提，等.基于高光譜圖像技術預測蘋果大小[J].農機化研究，2012（6）.