香蕉是中國嶺南特色水果之一,統(tǒng)計顯示,2020年中國香蕉產量達到了1151.3萬t。香蕉在采收和運送過程中往往處于綠硬期(青香蕉),在此過程中易受到各種碰撞損傷。傳統(tǒng)的青香蕉碰撞損傷檢測方法主要是人工肉眼識別和常規(guī)RGB圖像識別。然而人工識別受主觀因素影響較大,常規(guī)RGB圖像識別難以檢測出碰撞初期的碰傷情況。鑒于傳統(tǒng)檢測方法的不足,利用高光譜技術開展無損檢測的應用迅速發(fā)展。高光譜成像技術融合了傳統(tǒng)的圖像和光譜技術的優(yōu)點,可以同時獲取被檢測物體的空間信息和光譜信息,對其內外部的品質參數(shù)進行測定,并依據(jù)這些參數(shù)建立與青香蕉碰撞損傷之間的關系,進行碰傷程度區(qū)分,彌補了傳統(tǒng)檢測方法的不足。
1、青香蕉碰撞損傷程度分類
青香蕉的品質分級標準中,果身表面的機械類損傷面積是一個重要指標。標準規(guī)定,果身表面無碰壓傷的青香蕉屬于優(yōu)等品;碰壓傷面積小于1cm2的屬于一等品;碰壓傷面積為1~2cm2的屬于二等品;碰壓傷面積大于2cm2,屬于劣等品將不進入市場。
2、高光譜檢測青香蕉碰撞損傷的機理分析
近紅外波段的光譜特征主要與樣品中有機分子含氫基團振動有關。青香蕉的創(chuàng)面會和空氣中的氧氣發(fā)生化學反應,破壞果肉細胞的細胞壁和細胞膜,釋放部分水分,造成光的散射減少,導致創(chuàng)面的含水量和光譜反射率數(shù)據(jù)與健康表面呈現(xiàn)不同。所以即使沖擊能量較小,其碰傷創(chuàng)面在肉眼和RGB圖像中無法識別的條件下,經(jīng)過高光譜圖像技術處理后,在光譜波段下的圖像依然能清晰地看出其碰傷部位和碰傷程度,如圖a與圖b的對比所示,這說明了高光譜成像技術檢測青香蕉早期輕微碰撞損傷的可行性。如下圖所示是同一份樣品在不同波段下(500、600、700、800nm)的圖像,對比可知:不同波段下的圖像其呈現(xiàn)出的碰傷情況存在差異。
特征波長下的圖像能充分顯示其因碰撞所呈現(xiàn)的表征,為利用此部分表征的數(shù)據(jù)信息,采用二值化處理、Canny邊緣檢測和圖像分割算法,按如圖8所示流程,獲取了全部樣品特征波長下圖像的碰傷區(qū)域。
3、可視化碰傷等級圖像
通過圖像分割流程,將918張灰度圖像進圖像分割,提取香蕉碰傷部位的輪廓區(qū)域,同時利用圖像全像素點下的反射率數(shù)據(jù),用光譜反射率數(shù)據(jù)去表示碰傷輪廓區(qū)域的每個像素點所代表的信息。
為了更好地展示分類結果,同時考慮檢測的可視化,對每一個像素點用“00”代表健康,標記為黃色RGB(255,255,0);“01”代表輕度碰撞傷,標記為藍色RGB(67,142,219);“10”代表中度碰撞傷,標記為紫色RGB(128,0,128);“11”代表重度碰撞傷,標記為紅色RGB(255,0,0)的方式進行最后的輸出顯示。其中區(qū)域的總體識別結果若有85%以上的相同數(shù)值和顏色,那么本區(qū)域都用此數(shù)值和顏色進行歸一顯示,最后的可視化圖像如下圖所示。
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無人機機載高光譜成像系統(tǒng)iSpecHyper-VM100
一款基于小型多旋翼無人機機載高光譜成像系統(tǒng),該系統(tǒng)由高光譜成像相機、穩(wěn)定云臺、機載控制與數(shù)據(jù)采集模塊、機載供電模塊等部分組成。無人機機載高光譜成像系統(tǒng)通過獨特的內置式或外部掃描和穩(wěn)定控制,有效地解決了在微型無人機搭載推掃式高光譜照相機時,由于振動引起的圖像質量較差的問題,并具備較高的光譜分辨率和良好的成像性能。
審核編輯 黃宇
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