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    高红豆视频app下载成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究
    更新时间:2017-08-10浏览:3154次

    利用高红豆视频app下载成像技术对贡梨损伤与农药残留检测研究

     

    高红豆视频app下载图像技术结合了红豆视频app下载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,赵杰文等利用高红豆视频app下载图像技术检测水果轻微损伤,准确率为88.57 %;Jasper G .Tallada等分别应用高红豆视频app下载图像技术对不同成熟度的草莓表面损伤、苹果的表面缺陷及芒果的成熟度检测进行了试验研究。王玉田等运用荧光红豆视频app下载检测出水果表面残留的农药;胡淑芬等运用激光技术对水果表面农药残留进行了试验研究;薛龙等针对水果表面农药残留,以滴有较高浓度的脐橙为研究对象,利用红豆视频app下载范围425-725 nm的高红豆视频app下载图像系统进行检测,发现对较高浓度的农药残留检测效果较好。本文采用高红豆视频app下载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

    高红豆视频app下载成像数据采集采用四川双利合谱科技有限公司的 GaiaSorter高红豆视频app下载分选仪系统。该系统主要由高红豆视频app下载成像仪(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。

    1   GaiaSorter 高红豆视频app下载分选仪系统参数

    序号

    项目

    参数

    1

    红豆视频app下载扫描范围/nm

    350~1000

    2

    红豆视频app下载分辨率/nm

    2.8

    3

    采集间隔/nm

    1.9

    4

    红豆视频app下载通道数

    520


     1  GaiaSorter 高红豆视频app下载分选仪结构图与实景图

    2.3  图像处理分析

    采用SpecViewENVI/IDL对高红豆视频app下载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红豆视频app下载分析

    取贡梨损伤区域与正常区域各200个像元,分别获取这200个像元的红豆视频app下载反射率,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红豆视频app下载区域的红豆视频app下载反射率,绿色代表正常区域的红豆视频app下载反射率。从图中可知,在400-100 nm范围内,损伤区域的红豆视频app下载反射率高于正常区域。从红豆视频app下载曲线变化可知,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*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红豆视频app下载曲线变化规律相似。

    图3  贡梨损伤区域与正常区域的红豆视频app下载反射率

    3.4  贡梨损伤区域的提取

    对经过镜像变换、黑白帧校准的高红豆视频app下载图像,根据贡梨与背景区域的红豆视频app下载差异,利用ENVI/IDL软件中的zui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

        高红豆视频app下载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,zui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,运用高红豆视频app下载成像技术,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。

     

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