高光谱荧光成像技术在识别早期腐烂脐橙中的应用研究

第３　２卷，第１期　２　０　１　２年１月　光谱学与光谱分析　Ｖｏ１．３２，Ｎｏ．１，ｐｐ１４２—１４６　Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ　ａｎｄ　Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｊａｎｕａｒｙ，２０１２　高光谱荧光成像技术在识别早期腐烂脐橙中的应用研究　李江波，王福杰，应义斌，饶秀勤　浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州　３１００５８　摘要腐烂是发生在柑橘类水果中最普遍、最严重的病害，早期腐烂果的自动化检测有助于提高水果加　工业的市场竞争力。然而，目前没有有效的自动化检测技术。以脐橙为研究对象，利用荧光高光谱成像检测　早期腐烂果。最佳指数ＯＩＦ理论用于识别腐烂果的最优波段组合（４９８．６和５９１．４　ｎｍ）。基于最优波长的比　图像及双阈值分割算法，识别率达到１００　。研究表明，该方法能有效克服梗伤果及果梗在紫外线诱导下所　产生的荧光效应对腐烂果识别的影响。该研究为基于多光谱成像技术对早期腐烂果的在线检测系统的开发　奠定ｒ基础。　关键词高光谱荧光图像；波段比算法；ＯＩＦ理论；脐橙；早期腐烂；梗伤　文献标识码：Ａ　ＤＯＩ：１０．３９６４￣．ｉｓｓｎ．１０００—０５９３（２０１２）０１－０１４２～０５　的识别率。随后他们又尝试采用荧光成像技术结合ＲＧＢ相　中图分类号：Ｓ１２６；ＴＰ３９１．４　引　言　由真菌感染引起的腐烂是柑橘类果实采后最普遍、最严　重的病害，因为一个腐烂果的存在可能在储藏或运输的过程　中引起整批水果被感染，因而造成巨大的经济损失ｌ＿１］。因　机及区域增长法识别，识别率提高到９４．６％。然而，较复杂　的区域增长算法同样限制了这种技术在在线水果分级中的应　用。　高光谱成像技术，尤其是荧光成像技术，由于具有全波　段连续光谱信息及识别目标对象不同化学组分的能力，已被　逐渐引入农产品质量安全无损检测领域¨６　］。相关研究ｌ１　胡　表明波段比算法不仅具有减少球形水果弯曲表面带来的光照　不均匀的优点，而且能够有效地增强不同组分之间的差异，　提供一些无法从单波段或者彩色图像中得到的独特信息。本　研究主要目的是采用高光谱荧光成像技术结合波段比检测理　论开发一种有效的早期腐烂果检测算法，为在柑橘类水果分　级包装线上快速检测腐烂果奠定基础。　此，我国国标规定柑橘类水果在装箱起运前不允许有腐烂果　的存在ｌ２］。然而，早期感染霉菌的病斑在外观上与正常果皮　儿乎没有差别，非常难以识别。目前在水果分级包装线上通　常是利用紫外线光源照射并通过人工剔除。但是操作员的手　长时间暴露于紫外线下对身体是非常有害的，并且长时问的　工作也容易引起视觉疲劳导致误检ｌ３ｊ。　据我们所知，国内未见关于利用机器视觉技术检测腐烂　果的报道。国外，也仅有少部分学者利用光谱或者图像技术　进行ｒ初步研究。Ｂｌａｓｃｏ等ｌ３］利用近红外（ＮＩＲ）光谱检测被　真菌早期感染的柑橘类水果，结果发现１　０５０　ｎｍ波段最有　利于枪测这种病害。Ｇ６ｍｅｚ—Ｓａｎｃｈｉｓ等Ｌ４　利用可见近红外　１实验部分　１．１实验样本　（Ｖｉｓ—ＮＩＲ）高光谱成像检测柑橘和橙子早期感染果，不同识　别理论用于特征波段提取，研究表明识别树（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｔｒｅｅ，　ＲＴ）结合线性判别分析（１ｉｎｅａｒ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｕ）Ａ）是　试验对象为赣南脐橙，品种为纽荷尔，产地江西龙南。　样本于２０１０年采自当地橙园。由于我们在预试验（如图１）中　发现仅腐烂、梗伤及果梗３类型区域在紫外线的激发下会发　出荧光（注意，图像中橙子表面紫色的亮斑是由于紫外线光　源所致，并不是荧光现象），因此本试验中主要研究对象为　最有效的。尽管获得了９１．３　的识别率，但是大量波段的参　与限制了这种技术的实际应用。Ｂｌａｓｃｏ等ｌ５］利用ＲＧＢ相机　结合可见光成像系统检测绿霉菌感染的柑橘类水果，然后采　用无监督区域增长理论对感染区域进行分割，仅获得６５．５　收稿日期：２０１１－０４—１１。修订日期：２０１１—０８　０１　早期感染真菌的脐橙及梗伤果（带果梗）。真菌感染果（腐烂）　样本制作如下：（１）真菌提取：首先从已被真菌感染的脐橙　基金项目：国家杰出青年科学基金项目（３０８２５０２７）和中央高校基本科研业务费资助　作者简介：李汀波，１９８２年生，浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究生　＊通讯联系人　ｅ￣ｍａｉｌ：ｘｑｒａｏ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ＣＤ　ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｊｉａｎｇｂｏ一１９８２＠ｔｏｍ．ｃｏｒｎ