电子说
香蕉是中国岭南特色水果之一,统计显示,2020年中国香蕉产量达到了1151.3万t。香蕉在采收和运送过程中往往处于绿硬期(青香蕉),在此过程中易受到各种碰撞损伤。传统的青香蕉碰撞损伤检测方法主要是人工肉眼识别和常规RGB图像识别。然而人工识别受主观因素影响较大,常规RGB图像识别难以检测出碰撞初期的碰伤情况。鉴于传统检测方法的不足,利用高光谱技术开展无损检测的应用迅速发展。高光谱成像技术融合了传统的图像和光谱技术的优点,可以同时获取被检测物体的空间信息和光谱信息,对其内外部的品质参数进行测定,并依据这些参数建立与青香蕉碰撞损伤之间的关系,进行碰伤程度区分,弥补了传统检测方法的不足。
1、青香蕉碰撞损伤程度分类
青香蕉的品质分级标准中,果身表面的机械类损伤面积是一个重要指标。标准规定,果身表面无碰压伤的青香蕉属于优等品;碰压伤面积小于1cm2的属于一等品;碰压伤面积为1~2cm2的属于二等品;碰压伤面积大于2cm2,属于劣等品将不进入市场。
2、高光谱检测青香蕉碰撞损伤的机理分析
近红外波段的光谱特征主要与样品中有机分子含氢基团振动有关。青香蕉的创面会和空气中的氧气发生化学反应,破坏果肉细胞的细胞壁和细胞膜,释放部分水分,造成光的散射减少,导致创面的含水量和光谱反射率数据与健康表面呈现不同。所以即使冲击能量较小,其碰伤创面在肉眼和RGB图像中无法识别的条件下,经过高光谱图像技术处理后,在光谱波段下的图像依然能清晰地看出其碰伤部位和碰伤程度,如图a与图b的对比所示,这说明了高光谱成像技术检测青香蕉早期轻微碰撞损伤的可行性。如下图所示是同一份样品在不同波段下(500、600、700、800nm)的图像,对比可知:不同波段下的图像其呈现出的碰伤情况存在差异。
特征波长下的图像能充分显示其因碰撞所呈现的表征,为利用此部分表征的数据信息,采用二值化处理、Canny边缘检测和图像分割算法,按如图8所示流程,获取了全部样品特征波长下图像的碰伤区域。
3、可视化碰伤等级图像
通过图像分割流程,将918张灰度图像进图像分割,提取香蕉碰伤部位的轮廓区域,同时利用图像全像素点下的反射率数据,用光谱反射率数据去表示碰伤轮廓区域的每个像素点所代表的信息。
为了更好地展示分类结果,同时考虑检测的可视化,对每一个像素点用“00”代表健康,标记为黄色RGB(255,255,0);“01”代表轻度碰撞伤,标记为蓝色RGB(67,142,219);“10”代表中度碰撞伤,标记为紫色RGB(128,0,128);“11”代表重度碰撞伤,标记为红色RGB(255,0,0)的方式进行最后的输出显示。其中区域的总体识别结果若有85%以上的相同数值和颜色,那么本区域都用此数值和颜色进行归一显示,最后的可视化图像如下图所示。
推荐:
无人机机载高光谱成像系统iSpecHyper-VM100
一款基于小型多旋翼无人机机载高光谱成像系统,该系统由高光谱成像相机、稳定云台、机载控制与数据采集模块、机载供电模块等部分组成。无人机机载高光谱成像系统通过独特的内置式或外部扫描和稳定控制,有效地解决了在微型无人机搭载推扫式高光谱照相机时,由于振动引起的图像质量较差的问题,并具备较高的光谱分辨率和良好的成像性能。
审核编辑 黄宇
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !