（食品科学专业论文）基于高光谱图像技术苹果轻微损伤检测的研究.pdf

独创性申明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容以外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 靴= 兹。彳 力彤年么月日 i 基于高光谱图像技术苹果轻微损伤检测 的研究 d e t e c t i n gs u b t l eb r u i s e so na p p l e sb a s e do nh y p e r s p e c t r a l i m a g i n gt e c h n o l o g y 2 0 0 8 年6 月 江苏大学硕士学位论文 摘要 中国是世界上的苹果生产大国，但长期以来我国苹果出口量极少，不到苹果 总产量的3 。其中最主要的原因就是采后商品化处理技术落后，加工程度低， 水果腐烂损失严重。目前，苹果外观品质的分级丰要包括大小、形状、颜色和缺 陷等指标，主要还是依靠人工分级，但人工分级不仅费时、效率低下，标准难以 整齐划一，而且不能准确地将苹果采摘和运输过程中常出现的碰玉伤、磨伤等损 伤分选出来。这些轻微损伤区域在贮藏过程中容易受到病源微牛物的侵害，是导 致苹果腐烂的主要原冈之一。冈此，有必要对苹果的轻微损伤检测进行深入研究。 针对轻微损伤缺陷不易觉察的特点，本研究运用高光谱图像技术对苹果轻微 损伤缺陷的检测进行了探讨，主要研究内容如下： 1 研究引入高光谱图像技术检测苹果的轻微损伤，搭建了一套基于图像光谱仪 的高光谱图像采集系统。通过对高光谱图像的预处理和丰成分分析，优选出 5 5 3 、7 0 6 、8 0 0 和8 4 5 n m 四个特征波长。将4 幅特征波长下的图像按照丰成 分分析的运算法则进行线性组合，选择其中对损伤区域表达最佳的图像作为 目标图像，对其进行阈值分割、形态学运算、区域填充和标记、面积畸变校 正等一系列处理，然后提取可疑区域的面积和形状复杂度两个参数，从而完 成对轻微损伤样本的识别。试验结果农明，该方法对带有轻微损伤样本的检 测正确率达到8 6 7 。 2 利用普通计算机视觉技术对轻微损伤缺陷同时进行检测，选择对损伤缺陷表 达较好的b 分量图像为处理对象，分别利用边缘检测算法和阈值分割算法对 损伤区域进行识别，均未达到理想的效果。 3 为避免果梗、花萼部分与轻微损伤缺陷相混淆，本研究对果梗、花萼样本的 高光谱图像进行了主成分分析，结果表明，第二主成分图像对果梗、花萼特 征的表达较显著，并优选出6 5 5 n m 和6 5 8 n m 两个相邻的特征波长，以2 幅 特征波长下图像的平均值作为识别果梗、花萼的只标图像，根据日标图像灰 度分布的规律，采用提取等灰度轮廓线的方法对果梗、花萼区域加以识别， j 检测正确率可达到9 8 3 。 江苏大学硕士学位论文 本论文对利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤缺陷进行了初步的研究，并 与普通机器视觉技术检测苹果的此类缺陷进行了比较，试验结果表明基于高光谱 图像技术的检测结果较佳。研究成果对采用基于滤波片的高光谱图像系统进行水 果的在线检测提供了一定的理论依据，对提高水果分级的检测水平有着积极的意 义。 关键词：苹果，轻微损伤，果梗花萼，计算机视觉，高光谱图像，检测 江苏大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h ey i e l do fa p p l ei nc h i n ai st h em o s ti nt h ew o r l d ，b u tt h er a t i o so ft h ee x p o r t q u a n t u mo ft h ea p p l ea n da m o u n to fp r o d u c t i o na r ef a rl o w e rt h a ns o m ed e v e l o p e d c o u n t r i e sf o rv a r i o u sr e a s o n s o n eo ft h em o s ti m p o r t a n tr e a s o n si st h a tt h et e c h n i q u e o fd e t e c t i o ni na r r e a r s ，t h el o wp r o c e s sd e g r e ea n dt h es e v e r i t yl o s so fa p p l e sr o t t h e c o n t e n to fa p p l ec l a s s i f i c a t i o ni sc o l o ra n dl u s t e r , s h a p e ，d e f e c ts u r f a c e ，a n ds oo n p r e s e n t l y , t h et e c h n i q u eo fa p p l e sc l a s s i f i c a t i o ni sm a n u a l l ya n db a c k w a r d , c o n f u s e d , l o we f f i c i e n c y , m o r e o v e r , t h em e t h o dc a n tp i c ko u tt h ea p p l e sw i t hb r u i s e sw h i c h a p p e a r e di nt h eh a r v e s ta n d i nt h et r a n s p o r to f t e n h o w e v e r , t h ed o o r - b r e a k i n go fb a d m i c r o b ew a st h er e g i o no fs l i g h tb r a i s e ，a n da l s oi st h em a i nr e a s o no fl e a d i n gf r u i tr o t t oa v o i df r u i tm i l d e wa n dr o tg r a d u a l l ya n di n f e c to t h e rn o r m a lf r u i t ，s l i g h tb r a i s e n e e dt ob ed e t e c t e di nt i m e o na c c o u n to ft h eu n o b v i o u sc h a r a c t e r , h y p e r s p e c t r a li m a g i n gw a su s e dt od e t e c t s l i g h tb r u i s e so na p p l ei nt h es t u d y t h ec o n t e n ta n dm e t h o d s ： 1 t h es t u d yi n t r o d u c e dan e wn o n d e s t r u c t i v et e s t i n gt e c h n o l o g y , i e h y p e r s p e c t r a l i m a g i n gt e c h n o l o g y , t od e t e c ts l i g h tb r u i s e so na p p l e s ah y p e r s p e c t r a li m a g i n g s y s t e mb a s e do ns p e c t r o m e t e rw a sb u i l dt oc a p t u r ea p p l eh y p e r s p e c t r a li m a g e b a s e do ni m a g ep r e p r o c e s s i n ga n dt h ep r i n c i p a lc o m p o n e n t sa n a l y s i s ( p c a ) ，f o u r o p t i m a lw a v e l e n g t h s ，i e 5 5 3 ，7 0 6 ，8 0 0a n d8 4 5 n m ，w e r es e l e c t f o rf u r t h e r a n a l y s i s n e x t ，p c aw a sc a r r i e do u to nt h ef o u ro p t i m a lw a v e b a n d sa n di tc a ng e t t h et a r g e ti m a g e ，w h i c hw a sf o u n dt ob es u i t a b l ef o ri d e n t i f y i n gt h ep r e s e n c eo f b r u i s e s as e r i e so ft r a n s a c t i o n ，s u c ha st h r e s h o l ds e g m e n t a t i o n , m o r p h o l o g i c a l o p e r a t i o n , r e g i o nf i l l i n g ，r e g i o nl a b e l i n g ，a r e ad i s t o r t i o nc o r r e c t i o n ，a n ds oo n , w e r ec a r r i e do u to nt h et a r g e ti m a g e ，t h e nt h eb r u i s e s a r e aa n dt h e i rs h a p e c o m p l e x i t yw e r ee x t r a c t e dt oi d e n t i f ys l i g h tb r u i s e so na p p l e s e x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o w e dt h a tt h ec o r r e c ti d e n t i f i c a t i o nr a t eo ft h i sm e t h o di s8 6 7 2 t os h o wt h ea d v a n t a g eo ft h eh y p e r s p e c t r a li m a g i n gt e c h n o l o g y , t h ef e a s i b i l i t yo f 江苏大学硕士学位论文 t h es t u d yw a sa t t e m p t e dt od e t e c ts l i g h tb r u i s e so na p p l e sw i t hg e n e r a lm a c h i n e v i s i o n t h ee x p e r i m e n ts e l e c t e db c o m p o n e n to fr g b m o d e lw h i c he x p r e s s e dt h e c h a r a c t e ro fb r u i s e sb e t t e rf o ra n a l y s i so b j e c t ，t h e nu s e de d g ed e t e c t i o no p e r a t o r a n dt h r e s h o l ds e g m e n t a t i o na l g o r i t h mt oi d e n t i f yb r u i s er e g i o n sr e s p e c t i v e l y , b u t t h er e s u l t sa r eb o t hn o ts a t i s f i e d 3 i no r d e rt oa v o i d i n gt oc o n f u s eb r u i s ea n ds t e m e n d c a l y x ，p c aw a sp e r f o r m e d o nt h er e f l e c t a n c es p e c t r ao ft h es t e m - e n ds a m p l e sa n dt h ec a l y xs a m p l e s ，a n dt h e p c 2e x p r e s s e dt h ec h a r a c t e ro fs t e m - e n d c a l y xb e s t ，a n dt w oo p t i m a lw a v e l e n g t h s ， i e 6 5 5a n d6 5 8 n m ，w e r es e l e c t e df o rf u r t h e ra n a l y s i s t h e n ，t h ea v e r a g eo ft h e t w oo p t i m a li m a g e sw a su s e da st h et a r g e ti m a g e f o r i d e n t i f y i n g t h e s t e m - e n d c a l y xr e g i o n so fa p p l e s t h es t e m e n d c a l y xr e g i o n sw e r ei d e n t i f i e da n d d i s t i n g u i s h e df r o mt h ec h e e ks u r f a c e sb ya n a l y s i n gt h ec o n t o u rf e a t u r e so ft h e t a r g e ti m a g e s r e s u l t ss h o w e dt h a ta l la c c u r a c yo f9 8 3 w a sa c h i e v e df o r r e c o g n i z i n gt h es t e m - e n d c a l y xr e g i o n s i nt h i sp a p e r , d e t e c t i o ns l i g h tb r u i s e so na p p l e s s u r f a c ea n di d e n t i f i c a t i o no ft h e s t e m - e n d c a l y xr e g i o n sw e r ei n v e s t i g a t e dp r e l i m i n a r i l y c o m p a r e d t og e n e r a lm a c h i n e v i s i o n ，t h ee f f e c to fd e t e c t i o ns l i g h tb r u i s e sb a s e do nh y p e r s p e c t r a li m a g i n gi sb e t t e r t h er e s e a r c hr e s u l t sp r o v i d e ds u f f i c i e n tt h e o r e t i c a lb a s i sf o rf r u i td e t e c t i o no n - l i n e b a s e do nh y p e r s p e c t a li m a g i n gs y s t e mb a s e do nf i l t e r s ，a n dt h e r ei sa l s oo fg r e a t s i g n i f i c a n ti ni m p r o v i n gt h el e v e lo ff r u i tg r a d i n gd e t e c t i o n k e yw o r d s ：a p p l e ，s l i g h tb r u i s e ，s t e m - e n d c a l y x ，m a c h i n ev i s i o n ，h y p e r s p e c t r a l i m a g i n g ，d e t e c t i o n i v 江苏大学硕士学位论文 目录 第一章绪论1 1 1 研究的目的和意义1 1 2 高光谱图像技术概述2 1 2 1 基本原理2 1 2 2 基于滤波片的高光谱图像采集系统3 1 2 3 基于光谱仪的高光谱图像采集系统3 1 2 4 高光谱图像系统的特点5 1 3 国内外研究现状5 1 4 本研究的主要内容6 1 5 本章小结7 第二章高光谱图像检测系统的设计8 2 1 硬件系统8 2 1 1 摄像机8 2 1 2 光源和光箱1 1 2 1 3 输送装置1 3 2 1 4 计算机1 4 2 2 软件系统简介1 4 2 3 本章小结1 5 第三章利用高光谱图像技术检测苹果的轻微损伤1 6 3 1 引言。1 6 3 2 图像采集1 6 3 3 图像处理1 7 3 3 1 图像预处理1 7 3 3 2 丰成分分析2 1 3 3 3 特征波长的选取2 5 3 3 4 损伤区域的提取和识别2 6 3 4 检测结果与分析3 6 3 5 本章小结3 7 v 江苏大学硕士学位论文 第四章与普通计算机视觉技术检测轻微损伤的比较3 8 4 1 引言。3 8 4 2 彩色图像的采集3 8 4 3 图像处理3 9 4 3 1 颜色系统的选择和去背景3 9 4 3 2 噪声的去除4 3 4 3 3 轻微损伤区域的分割4 5 4 4 本章小结4 7 第五章区分损伤区域和果梗、花萼区域的研究4 8 5 1 引言。4 8 5 2 图像采集4 8 5 3 图像处理4 9 5 3 1 图像预处理4 9 5 3 2 主成分分析5 0 5 3 3 伪彩色处理5 2 5 3 4 果梗、花萼区域的识别5 4 5 4 检测结果与分析5 6 5 5 本章小结。5 7 第六章结论与展望5 8 6 1 结论。5 8 6 2 展望。5 8 参考文献6 0 致谢6 3 硕士在读期间参与的科研项目6 4 硕士在读期间发表的学术论文6 4 江苏大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 研究的目的和意义 。 中国是一个农业大国，水果产量居世界之首，其中苹果、梨和桃的产量均居 世界首位【1 】。但是，优质果率却不到水果总产量的1 0 ，达到出口标准的高档水 果更不足总产量的5 ，而其他水果主要出口国的优质果率可高达7 0 ，可供出 口的高档果占总产量的5 0 左右。就苹果而言，2 0 0 6 年，我国苹果的年产量达 到2 4 0 1 万吨，占世界总产量的3 5 8 ，但是优质苹果仅出口8 2 4 万吨，不足总 产量的3 t 2 1 。造成这种现象的原冈有很多，其中最主要的原因就是采后商品化 处理技术落后，加工程度低，水果腐烂损失严重。近几年，随着经济快速发展， 人们的收入和消费水平不断提高，对高档品质水果的需求也将呈上升趋势。无论 是国际市场还是国内市场，消费者对鲜果的质量要求越来越高，不仅要求果实内 部晶质好、外观好看，而且要求果实无农药、粪便等污染，这对我国水果采后处 理技术提出了越来越高的要求。因此，采用先进、高效的处理方法已成为当务之 急【3 】o 目前，计算机技术、无损检测技术以及自动化控制技术的发展为现代分级检 测技术的应用提供了广阔的空间，使分级检测技术正在由半自动化向全自动化、 外部品质检测向内部品质检测、复杂化向简单化和方便化、数据的人工管理向计 算机管理方向转化【4 1 。2 0 世纪7 0 年代，计算机视觉检测技术在遥感图像处理和 医学图像处理技术成功应用的基础上逐渐兴起，并应用于多种领域，特别是在农 产品品质检测方面的应用。农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因 素的影响，产品品质差异很大，如形状、大小、色泽等都是变化的，很难整齐划 一，故在农产品质量检测与分析时要有足够的应变能力米适应情况的变化。计算 机视觉技术是用计算机模拟牛物外显或宏观视觉功能的科学和技术。它不仅是人 眼的延伸，更重要的是具有人脑的部分功能，其在农产品质量检测上的应用恰好 满足了这些应变的要求。农产品分级的内容一般分为等级和大小两项，涉及多项 物理指标和化学指标【5 6 j 。利用计算机视觉技术虽然可对苹果、西红柿等的大小、 形状、颜色和表面损伤与缺陷等外观品质进行检测，但对其内部品质的检测如糖 酸度、维牛素c 含量等却无能为力，而农产品的分级应该全面衡量其内外部品 江苏大学硕士学位论文 质质量。 ， 随着计算机技术的迅速发展及化学计量学方法研究的日益深入，近红外光谱 技术在检测农产品内部品质方面得到了较快发展【7 _ 9 】。由于农产品的内部成分和 组织结构的不同，在不同波长光线照射下会有不同的吸收或反射特性，也就是说， 农产品的吸收率或分光反射率在某些特定波长上会比其它部分大【1 0 】，根据这一 特性将其用于农产品内部品质在线实时检测具有传统检测方法不可比拟的优点 1 1 】：( 1 ) 它属于无损检测方法，可保留农产品完整的外表；( 2 ) 检测速度快，不像 传统化学分析法需要花大量时间米做样本的预处理和常规分析；( 3 ) 近红外吸收 光谱包含了待测农产品所有成分的吸收信息，可同时检测多种内部成分，不像传 统分析法要一一进行分析。虽然近红外吸收光谱可以对农产晶内部品质进行快 速、无损的检测，并能同时检测多种成分，但是该技术只能对样本进行一个小区 域范围的检测，而农产品的品质在空问上是存在差异的【12 1 ，冈此，该方法还存 在一定的局限。 近年来，一种新的计算机视觉检测技术高光谱图像技术迅速发展起来 1 3 - 1 5 】。高光谱图像技术是光谱分析技术和图像处理技术在最低层面上的融合技 术，兼有这两种技术的优势，它可以对研究对象的内外部特征进行可视化分析。 高光谱图像集图像信息和光谱信息于一身，图像信息能全面反映农产晶的外在特 征及表面的缺陷和污染情况，光谱信息能允分反映农产晶的物理结构、化学成分 等内部品质特征，所以该技术能对农产品的综合品质和食用安全性进行全面的检 测，在农产晶的分级和质量控制方面具有广阔的应用前景1 1 6 , 1 7 】。 1 2 高光谱图像技术概述 1 2 1 基本原理 高光谱图像技术是由高光谱遥感成像技术发展起来的一项技术。高光谱图像 由一系列波长下的图像组成【1 8 1 9 】，对应于某一一特定波长就有一一特定的二维图像， 而对应于某一特定的像素，在各个波长下表现的灰度值又是不一样的。冈此，高 光谱图像集样本的图像信息与光谱信息于一身。图像信息可以反映样本的大小、 形状、缺陷等外部品质特征，由于不同成分对光谱吸收亦不同的影响，在某个特 定波长下图像对某个缺陷会有较显著的反映，而光谱信息能充分反映样品内部的 物理结构、化学成分的差异。这些特点决定了高光谱图像技术在农产晶内外部品 江苏大学硕士学位论文 质的检测方面的独特优势。图1 1 为高光谱图像三维数据块的示意图。图中，x 和 y 表示二维平面像素信息坐标轴，第三维( 瑚) 是波长信息坐标轴。 图1 1 高光谱图像数据块 f i g i ih y p e r s p e c t r a li m a g i n gd a t a c u b e 高光谱图像是由一系列特定波长处的光学图像组成的三维数据块，特定波长 的光可通过滤波片和光谱仪两种方式获得。因此，根据特定波长光的获取方式不 同，可以分为基于滤波片的高光谱图像系统和基于光谱仪的高光谱图像系统。 1 2 2 基于滤波片的高光谱图像采集系统 基于滤波片的高光谱图像采集系统，如图1 2 所示。它主要由c c d 摄像头和 可用于波长选择的元件组成，常用的波长选择元件有窄带滤波片、液晶可调式滤 镜和声光可调式滤镜等【2 0 】。图像的获取方法是通过连续采集一系列波长下的二 维图像，即依次在每个波长k ( i = 1 ，2 ，3 ，n ；其中n 为正整数) 下得到一系列的二 维图像( 横坐标为x ，纵坐标为y ) ，从而得到三维数据块，如图1 3 所示。 1 2 3 基于光谱仪的高光谱图像采集系统 基于光谱仪的高光谱图像采集系统，如图1 4 所示。它主要由基于光谱仪的 高光谱摄像机和传动装置组成【2 。高光谱摄像机采用线阵或面阵的探测器作为 敏感元件。工作时，光谱仪将检测对象反射或透射过来的光分成单色光后进入 c c d 摄像头。该系统用“扫帚式”成像方法获得高光谱图像：线阵或面阵探测器在 光学焦面的垂直方向做横向扫描( x 轴方向) ，获取条状空间中每个像素在各个波 长条件的图像信息；同时在输送带前进的过程中，排列的探测器就好像刷子扫地 一样扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描( y 轴方向) ，综合横纵向扫描的信息就 可得到样品的三维数据块，如图1 5 所示。 江苏大学硕士学位论文 1 c c d 摄像头2 滤光片3 r s 2 3 24 转盘5 光源6 计算机 图1 2 基于滤光片的高光谱图像采集系统 f i g 1 2h y p e r s p e c t a li m a g i n gs y s t e mb a s e do nf i l t e r s 哥 图1 3 基于滤光片的高光谱系统采集得到的数据块 f i g 1 3d a m c u b eo b t a i n e df r o mh y p e r s p e c t r a li m a g i n gs y s t e mb a s e do nf i l t e r s 5 1 摄像机2 光纤3 光源4 计算机5 输送装置 图1 4 基于光谱仪的高光谱图像系统 f i g 1 4h y p e r s p e c t r a ii m a g i n gs y s t e mb a s e do ns p e c t r o m e t e r 4 江苏大学硕士学位论文 入 图1 5 基于图像光谱高光谱系统采集得到的数据块 f i g 1 5d a t a c u b eo b t a i n e d 翩h y p e r s p e c t a li m a g i n gs y s t e mb a s e do ns p e c t r o m e t e r 1 2 4 高光谱图像系统的特点 尽管两利，高光谱图像系统采集数据的方式不同，但是最终得到的高光谱数据 的格式是相同的。在实际应用中，它们各有优势：基于光谱仪的高光谱图像系统 采集得到的数据精度高，适合于实验室阶段寻找最适合表达检测f 1 标的特定波 长，但其数据量超大，数据处理时间长，不适于在线检测：而基于滤波片的高光 谱图像系统采集得到的数据量小，数据分析所需要的时问短，适合在线检测，但 是滤波片过少，其数据简单，很难寻找到与检测目标相应的最佳特征波长。一般 情况下，首先，在实验室阶段利用基于光谱仪的高光谱图像系统寻找检测目标的 最优波长；然后，根据最优波长定做相应的滤波片，设计基于滤波片的高光谱图 像系统，以实现在线检测。本研究属于实验室阶段的初步尝试，目的是验证采用 高光谱图像技术检测苹果内外部晶质的可行性，因此本研究采用基于光谱仪的高 光谱图像系统。 1 3 国内外研究现状 将高光谱图像技术应用于水果品质检测是近几年才开始的。采用的高光谱图 像获取方法大都是“扫帚式”成像方法。在国外，1 9 9 6 年，m a r t i n s e n 2 2 】等人应 用高光谱图像技术研究了猕猴桃内部可溶性同形物的分布。试验时，将猕猴桃切 片后获取图像，测量的波长范同为6 5 0 h m 至l l o o n m 。结果表明，近红外高光谱图 像预测可溶性固形物有很高的精度，预测误差为1 2 ( 样本的可溶性同彤物含量在 4 7 1 4 1 范围) 。美国农业部仪器与传感实验室( i l s ) 从1 9 9 8 年起也开始了高光谱 图像在农畜产品品质与食用安全性检测中的研究。2 0 0 1 年，k i m 2 3 1 等人利用高光 谱荧光图像研究了动物排泄物对苹果污染的检测问题，他用主成分分析确定了 4 5 0 r i m 、5 3 0 n m 、6 8 5 n m 和7 3 5 n m 四个最优波长，结果表明利崩此方法进行商业 江苏大学硕士学位论文 检测是可行的。2 0 0 2 年，m e l d 【冽等人用高光谱图像技术进一步研究了不同种类 及颜色苹果的损伤、腐烂、疤痕和土壤污染检测。他们设计了一种新的算法一 不均匀一i 次差分汹肿m e t 血s e c o n dd i f 6 e r c n c e ) 来分离不同种类苹果中的缺陷 或污染，利用该算法能很清楚地区分出各类苹果中的缺陷或污染区域，而且不会 将果梗误判为缺陷，并能将其作为完好苹果的一部分。此外，苹果的病变、细菌 污染和腐烂也大都能区分出来。由于这种方法仅需3 个波长且与苹果种类无关， 所以很容易应用到实际生产中。2 0 0 3 年，p o l d e d 2 5 l 等人利用高光谱图像技术对西 红柿五个不同成长阶段进行研究，成像波段范围为3 9 每7 3 6 n m ，采集2 5 7 个波段 图像。结果表明，光谱图像比普通r g b 图像更加适合分辨率不同牛长阶段的西红 柿，分辨误差由5 1 降至1 9 。2 0 0 5 年，b a n 【2 6 】等利用近红外光谱图像研究了苹 果深度疤痕的非破坏性检测，利用构建偏最小二乘校正模型区分正常和带有深度 疤痕的苹果，此模型可成功识别深度疤痕即使是肉眼不可见的区域，但图像边缘 模糊可能造成分类错误。2 0 0 5 年，姐【2 。7 】等人做了利用荧光图像检测苹果粪便污 染的研究，他首先在预先知道图像维数和尺寸的情况下将荧光对目标反射的强度 变化进行归一化，再利用背景和目标物反射强度的中值建立线性方程，然后用此 方法对图像作线性变换，结果表明此方法可以增加污染与正常区域的对比度，并 能在6 6 8 n m 处将金美味和红美味苹果污染表面的荧光反射强度的变化系数从 3 9 和5 5 都降低到5 。2 0 0 6 年，h y u n 【2 8 】等利用高光谱图像对苹果的品质进行 研究，试验采用蓝光( 4 0 8 r t m ) 连续波激光对苹果样品进行激励，应用高光谱成 像设备采集激励后0 、1 、2 、3 、4 、5 m i n 后的荧光图像。对苹果荧光特性的研究 表明，激励后的苹果发出的荧光在前3 m m 内逐步衰减，在5 m m 后达到稳定状态。 激励后o m i i l 得到的荧光图像除对表皮颜色的检测以外，对可溶性同体含量、可滴 定酸含量等其他参数检测结果很不理想。利用其余时问得到的荧光图像进行检测 的结果差异很不明显。他们综合应用丰成分分析法和神经网络方法，利用主成分 分析法得到高光谱图像的3 组主成分指标，然后利用神经网络建立预测模型。结 果表明，对可溶性固体含量进行预测的r 值为0 7 5 ，对可滴定酸含量进行预测的r 值为0 6 6 。在国内，还没有相关的应用文献的报道。 1 4 本研究的主要内容 在水果品质检测与自动化分级系统中，通常采用彩色c c d 摄像机采集水果 江苏大学硕士学位论文 图像，然后对采集到的图像进行模式识别，最后根据识别结果进行相应的分级。 水果图像质量的高低将直接影响最终确定水果品质和级别的准确性，所以采集到 的水果图像所包含的信息应尽可能详细地反映水果的各种外部特性。但是在实际 应用中，彩色c c d 摄像机采集到的水果图像还不能v 很z 好地反映水果表面的细微 特征，为了提高检测与分级的可靠性，利用水果在不同光谱条件下的图像，以便 提取更多的表面特征。 本研究以苹果为研究对象，主要内容是利用高光谱图像技术检测苹果轻微损 伤的细微缺陷，同时探索苹果高光谱图像中光谱信息和表面缺陷之间的关系，并 与普通计算机视觉技术检测的效果进行对比，以及进行苹果果梗、花萼区域和损 伤区域的区分，以避免果梗、花萼部分与损伤缺陷相混淆。具体内容如下： 1 建立并完善适合本研究的高光谱图像系统，通过对光照系统的设计和系统各 部件的选择，搭建适合本研究的实验平台。 2 研究利用高光谱图像技术对苹果轻微损伤缺陷的识别方法，并对结果进行分 析和讨论。 3 利用普通的计算机视觉系统对苹果轻微损伤缺陷进行检测，以便与高光图像 技术的检测结果作比较。 4 研究利用高光谱图像技术对苹果果梗、花萼的识别方法，以便能够将其与正 常区域和损伤区域加以区分。 1 5 本章小结 本章阐述了利用高光谱图像检测技术进行水果品质检测与自动分级技术研 究的日的与意义，综述了目前国内外应用高光谱图像技术进行水果品质检测与分 级的研究现状及存在的i 口j 题，概述了高光谱图像技术检测水果品质的基本原理， 提出了本研究的主要内容。 江苏大学硕士学位论文 第二章高光谱图像检测系统的设计 2 1 硬件系统 图像采集装置是整个系统运行的载体，主要涉及到摄像机、光箱、光源、输 送装置和计算机等。整个装置是一个有机的整体，各自承担不同的任务。下面对 各硬件分别介绍和讨论。 5 1 摄像机2 光纡3 光源4 计算机5 输送装置 图2 1 高光谱图像系统 f i g 2 1h y p e r s p e c t r a li m a g i n gs y s t e m 2 1 1 摄像机 摄像机是原始图像信号的获取装置。目前摄像机种类繁多，按照内部传感器 的不同可以分为c c d ( c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ，电荷耦合器件) 摄像机和c m o s ( c o m p l e m e n t a r ym e t a lo x i d cs e m i c o n d u c t o r ，互补金属氧化物半导体) 摄像机； 按照成像色彩可以分为单色摄像机和彩色摄像机；按照信号的不同传输方式可以 分为模拟摄像机和数字摄像机；按像冗排列方式的不同划分为面阵摄像机和线阵 摄像机。 1 、c c d 摄像机，是使用c c d 式感光芯片为图像传感器的摄像机；c m o s 摄像机，是使用c m o s 式感光芯片为图像传感器的摄像机。c c d 摄像机是由微 型光电二极管来记录图像的光强分布，再通过电荷的逐个依次转移读出每个像素 上的电荷量。c m o s 摄像机则是靠c m o s 芯片上所制造的微型光电管阵列来记 录图像的光强分布，并由c m o s 开关阵列控制每个像素电荷信号的读出，其中 江苏大学硕士学位论文 行控制电路和列控制电路分别控制一个行开关和列开关，由该行开关和列开关坐 标决定被选巾的像素，从而通过闭合的开关输出光电信号。 c c d 摄像机经历了较长的发展时期，日前在成像质量、成像分辨率上明显 优于c m o s 摄像机而被广泛应朋。c c d 摄像机具有体积小、重量轻、受磁场影 响小、具有抗震动和撞击之特性。与c c d 摄像机相比，c m o s 摄像机有着工艺 简单、成本低廉、低功耗、系统整合性好、区域读取图像灵活等诸多优点。但由 于生产t 艺上的差距，c m o s 目前在噪声及灵敏度方面仍逊于c c d ，因此使得 c m o s 摄像机现在处于民用阶段。 2 、单色摄像机，适用于高精度的测量、定位系统；彩色摄像机，适用于景 物细部辨别，如辨别衣着或景物的颜色，因有颜色而使信息量增大。同样价格的 单色摄像机和彩色摄像机相比，单色摄像机的分辨率高、信噪比大、灵敏度高、 拍摄图像时的对比度也大，更能表达原物体的亮度信息，图像格式的数据量更小， 处理速度快。 3 、在模拟摄像机巾，从传感器中传出的信号，被转换成模拟电雎信号，需 要配备专用的图像采集卡才能转化为计算机可以处理的数字信息。而在数字摄像 机中，信号自传感器中的每一个像素输出后，在摄像机内部就被数字化了，数字 化之后的图像可直接被计算机所接受。模拟摄像机在图像传输中容易受到噪声干 扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。数 字摄像机是在内部集成了a d 转换电路，可以直接将模拟量的图像信号转化为 数字信息，不仪有效避免了图像传输线路中的干扰问题使图像更加“逼真”，而且 由于摆脱了标准视频信号格式的制约，对外的信号输出使用更加高速和灵活的数 字信号传输协议，可以做成各种分辨率的形式，其灵活性和选择性比模拟摄像机 大。就成本而言，模拟摄像机的成本一般低于数字摄像机。 4 、面阵摄像机是指传感器的感光芯片上的像元呈面状分布的摄像机，每个 像元对应图像上的一个像素点，其所成的图像为二维“面”图像。一股所说的面阵 摄像机的分辨率就是指像了e 的个数。 线阵摄像机是指传感器的感光芯片上的像元呈线状分布的摄像机，其所成的 图像为一维“线”图像。在线阵摄像机中，传感器的芯片呈线状，但这条线却很长： 1 k ，2 k ，4 k 甚至更长。线阵摄像机每次只能采集一行的图像数据，只有当摄像 9 江苏大学硕士学位论文 机与被摄物体在纵向相对运动时才能得到我们平常看到的二维图像。在机器视觉 系统中线阵摄像机一般用于被测物连续运动的场合，尤其适合于运动速度较快、 分辨率要求较高的情况。 光谱仪是指将复色光分离成光谱的光学仪器。光谱仪有多种类型，除在可见 光波段使用的光谱仪外，还有红外光谱仪和紫外光谱仪。按色散兀件的不同可分 为棱镜光谱仪、光栅光谱仪和干涉光谱仪等。按探测方法分，有直接用眼观察的 分光镜，用感光片记录的摄谱仪，以及用光电或热电元件探测光谱的分光光度计 等。 本系统的高光谱摄像机( i m s p e c t o rv 1 0 e ，s p e c t r a li m a g i n gl t d ，o u l u ， f i n l a n d ) 是由摄像机和光谱仪两部分组成，摄像机为单色、数字、线阵的c m o s 相机；光谱仪为可见红外光谱仪，色散冗件采用棱镜光栅棱镜的结构。其实物 图和内部结构示意图分别如图2 2 和2 3 所示。 图2 2i m s p e c t o rv io e 摄像机 f i g 2 2i m s p e c t o rv 10 ec a m e r a 慷a l r i xd e t e 心漩一、 图2 3i m s p e c t o rv i o e 内部结构示意图 f i g 2 3s k e t c hm a po f t h ei n t e r n a ls 打u c t i l r eo f i m s p e c t o r v l 0 e 该高光谱摄像机的相关特点如下： c m o s , c 。, , 片( b c i 4 1 3 0 0 ，c - c a mt e c h n o l o g i e s ) 江苏大学硕士学位论文 芯片尺寸：8 9