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    高手机看片91AV成像技術對貢梨損傷與農藥殘留檢測研究
    更新時間:2017-08-10瀏覽:3439次

    利用高手机看片91AV成像技術對貢梨損傷與農藥殘留檢測研究

     

    高手机看片91AV圖像技術結合了手机看片91AV分析和圖像處理的技術優勢,對研究對象的內外部品質特征進行檢測分析,趙傑文等利用高手机看片91AV圖像技術檢測水果輕微損傷,準確率為88.57 %;Jasper G .Tallada等分別應用高手机看片91AV圖像技術對不同成熟度的草莓表麵損傷、蘋果的表麵缺陷及芒果的成熟度檢測進行了試驗研究。王玉田等運用熒光手机看片91AV檢測出水果表麵殘留的農藥;胡淑芬等運用激光技術對水果表麵農藥殘留進行了試驗研究;薛龍等針對水果表麵農藥殘留,以滴有較高濃度的臍橙為研究對象,利用手机看片91AV範圍425-725 nm的高手机看片91AV圖像係統進行檢測,發現對較高濃度的農藥殘留檢測效果較好。本文采用高手机看片91AV圖像技術檢測不同水果的損傷區域和農藥殘留區域,以實現損傷區域和農藥殘留區域共同識別的目的。

    二、 試驗材料與方法

    2.1  實驗材料

    本研究以貢梨為研究對象,分析貢梨的損傷區域。其中貢梨的損傷區域由人工模擬形成。

    2.2  實驗設備

    高手机看片91AV成像數據采集采用四川雙利合譜科技有限公司的 GaiaSorter高手机看片91AV分選儀係統。該係統主要由高手机看片91AV成像儀(V10E)、CCD 相機、光源、暗箱、計算機組成,結構圖與實景圖如圖1。實驗儀器參數設置如表1。

    1   GaiaSorter 高手机看片91AV分選儀係統參數

    序號

    項目

    參數

    1

    手机看片91AV掃描範圍/nm

    350~1000

    2

    手机看片91AV分辨率/nm

    2.8

    3

    采集間隔/nm

    1.9

    4

    手机看片91AV通道數

    520


     1  GaiaSorter 高手机看片91AV分選儀結構圖與實景圖

    2.3  圖像處理分析

    采用SpecViewENVI/IDL對高手机看片91AV數據的預處理及分析,預處理中的鏡像變換、黑白幀校準在SpecView中進行;其他數據的分析在ENVI/IDL中進行。

    三、結果與討論

    3.  貢梨損傷區域和正常區域的手机看片91AV分析

    取貢梨損傷區域與正常區域各200個像元,分別獲取這200個像元的手机看片91AV反射率,並求取這200個像元的反射率均值,如圖3所示,其中,紅色代表紅色的損傷區域手机看片91AV區域的手机看片91AV反射率,綠色代表正常區域的手机看片91AV反射率。從圖中可知,在400-100 nm範圍內,損傷區域的手机看片91AV反射率高於正常區域。從手机看片91AV曲線變化可知,這兩個區域在540 nm處有一峰值,在650 nm處有一吸收穀,在650-680 nm區間有一陡坡,由於2個區域均有以上特征,所以可以認為這也是蘋果*的特征位置。比較可知,除峰值位置不同,其他波段範圍蘋果與貢梨的手机看片91AV曲線變化規律相似。

    圖3  貢梨損傷區域與正常區域的手机看片91AV反射率

    3.4  貢梨損傷區域的提取

    對經過鏡像變換、黑白幀校準的高手机看片91AV圖像,根據貢梨與背景區域的手机看片91AV差異,利用ENVI/IDL軟件中的zui大似然法,獲取純貢梨圖像,對貢梨的圖像做主成分分析,根據獲取的主成分圖像,選取能較好區分貢梨損傷區域、和正常區域的主成分圖像(PC5),通過閾值分割的方法獲取貢梨的損傷區域,如圖5所示。

    圖 5 貢梨損傷區域提取流程圖

    3.5  討論

        高手机看片91AV成像技術應用於水果表麵損傷、農藥殘留已體現出其“圖譜合一”的*性。水果輕微損傷和農藥的微量殘留往往發生在表皮之下,和正常區域的顏色相差不大,肉眼難以識別。隨著時間的推移,損傷區域會逐漸褐變,zui後導致整個水果腐爛,甚至影響其他果實,而少量的農藥則會滲透進入果實中,消費者吃了會導致中毒。本研究結果表明,運用高手机看片91AV成像技術,運用主成分分析、醃膜等方法等,可以有效地提取水果損傷與農藥殘留區域,從而達到快速檢測的目的。

     

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