基于光學參數(shù)的蘋果輕微損傷的早期識別研究.pdf

1、水果在采摘和運輸過程中容易因為外力的作用而受到損傷。雖然隨著機器視覺和圖像處理技術的發(fā)展，較為先進的機器視覺技術能夠根據(jù)水果表面的缺陷而進行分級，但是水果的損傷問題，特別是輕微損傷問題一直是機器視覺難以克服的問題。輕微損傷組織一般發(fā)生在水果表皮以下10mm徑向厚度的果肉組織，在形成的初期，其顏色和正常組織沒有太大的差異，對比度很低，肉眼難以區(qū)分，特別是成熟度較高的水果，其損傷部位一般為紅色或者黃色，檢測的色度差異更小，基于機器視覺方法的

2、檢測效果更差。輕微損傷隨著時間的推移，損傷部位被氧化而顏色變褐，組織變軟至腐爛，甚至會影響到周圍好的水果。因此，對水果輕微損傷的早期檢測具有重要意義。本文以極品富士蘋果作為例子，采用單積分球系統(tǒng)測量無損和兩種不同程度輕微損傷的蘋果組織光學參數(shù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，采用支持向量機和概率神經(jīng)網(wǎng)絡建立分類模型，兩者模型對0級損傷樣品的識別準確度均達到98％以上，除了一個1級損傷樣品在兩種模型下均被誤判外，其他樣品均驗證正確。以下對本文中的主要內(nèi)容

3、和實驗結(jié)論做出簡要總結(jié)。
　　(1)通過仿真分析蘋果組織在切割中是否受到損傷。由質(zhì)構儀測量蘋果組織的力學性質(zhì)并計算組織在達到損傷時所受到應力大小。將力學性質(zhì)和Solidworks建立的幾何模型相結(jié)合建立Ansys-Workbench有限元模型，模擬蘋果切割過程，對比果肉受到的最大的應力和實驗得到樣品達到損傷時應力值，得出蘋果在切割的過程中沒有受到損傷。
　　(2)根據(jù)單、雙積分球技術性質(zhì)與特征，搭建單積分球系統(tǒng)，研究本系統(tǒng)的

4、驗證原理與過程，分別用10％-Intalipid溶液和純水分別驗證了由系統(tǒng)測得的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)誤差，證明了系統(tǒng)具有可靠性。
　　(3)闡述了光學參數(shù)測量的全過程。首先確定積分球系統(tǒng)參數(shù)，測量樣品的折射率，漫反射率與漫透射率，然后通過反向倍增法求得樣品光學參數(shù)。進一步討論了本文中蘋果的吸收系數(shù)在680nm左右無波峰的原因以及生理鹽水對光學參數(shù)的影響。
　　(4)針對原始光學參數(shù)譜圖基線偏移現(xiàn)象，運用了MSC和SNV兩種

5、方法進行預處理。運用基于線性變換的主成分分析和基于非線性變換的隨機領域嵌入法分別對數(shù)據(jù)作降維處理，結(jié)果顯示主成分分析效果要優(yōu)于隨機領域嵌入法。
　　(5)采用支持向量機和概率神經(jīng)網(wǎng)絡兩種建模方法進行分類識別，得出發(fā)現(xiàn)基于兩種方法的最高識別準確率均為98.1％，且基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的方法更優(yōu)。說明了光學參數(shù)具有早期檢測輕微損傷的可行性。
　　研究表明，光學參數(shù)在蘋果輕微損傷的早期識別上擁有良好的效果，在本研究中的三級損傷中，通過