[实用新型]一种基于多传感器信息融合的水果缺陷检测装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及一种基于多传感器信息融合的水果缺陷检测装置。

背景技术

水果的缺陷检测是农产品产后加工处理中非常重要的步骤，将缺陷水果从正常水果中分离可以延长水果的储存期限，增加水果的经济价值，同时维护和提高商人的信誉。

水果缺陷可分为外部缺陷和内部缺陷两种。外部缺陷检测常规方法采用人工目测或是机器视觉的方法。但人工目测，机器视觉仅仅只能检测外部缺陷，而不能检测内部缺陷如水心病等；内部缺陷检测常采用破坏性方法进行抽检，水果一旦被破坏，就失去商业价值，且这种方法并不能保证未抽检到的水果无缺陷。因此，研究快速检测水果缺陷技术的方法和装置是实现水果产后加工处理的一项重要工作。

中国专利NO.1430723公开了在250～1100nm波长范围内，用回归矢量的算法将水果近红外光谱与水果内外部缺陷建立起联系，检测器为一组光电检测器阵列。但该算法没有考虑水果环境的温度和湿度的影响。另外，采用检测器阵列的方式不能实现水果多个部位同时检测，因而会存在水果内部缺陷漏检的情况。

发明内容

本实用新型的目的在于提供一种基于多传感器信息融合的水果缺陷检测装置，通过获取光源照射水果不同部位下的光谱信息，能有效地提高水果缺陷检测的准确性。

本实用新型采用的技术方案如下：

一、基于多传感器信息融合的水果缺陷检测方法：

方法1

将处于不同位置的多个检测器探头获取同一水果样本的400-1100nm波长范围的多个透射光谱信息进行数据预处理，得到水果样本的多个有效光谱；将同一水果样本的多个有效光谱分别输入到检测模型中，检测模型对每个有效光谱信息分别作出有无缺陷的判断，若检测模型的输出结果中有一个或一个以上有缺陷的判断，则判断该水果有缺陷；检测模型采用连续统去除法与K-最近邻法相结合，并将被测水果环境的温度和湿度作为影响因子来修正连续统去除法中定义的Area；连续统去除法是作原始光谱的包络线，用原始光谱波段值除以包络线的波段值，求得比值透射率，深度定义为比值透射率曲线特征峰的极小值点相对100％线的距离，面积Area为特征吸收峰一半处吸收峰宽度与深度的乘积；参考被测水果环境的温度和湿度因子，将面积Area修正为：

Area′＝Area+K₁T+K₂H       (1)

Area：被测水果的某一光谱的Area值

T：水果环境的温度(℃)

H：水果环境的相对湿度

K₁，K₂为系数

将Area′作为特征量，用K-最近邻法对水果某一有效光谱作出有无缺陷判断；

方法2

将处于不同位置的多个检测器探头获取同一水果样本的400-1100nm波长范围的多个透射光谱信息进行数据预处理，得到同一样本的多个有效光谱；将同一水果样本的多个有效光谱及被测水果环境的温度和湿度信息输入到检测模型，由检测模型作出有无缺陷的判断；

检测模型采用连续统去除法与神经网络相结合的方法；首先采用连续统去除法分别计算同一样本的多个有效光谱的未经温度和湿度校正的Area值，将同一样本的多个Area值，以及被测水果环境的温度值和湿度值作为神经网络的输入，而有无缺陷作为神经网络的输出；用水果样本集对神经网络进行训练，直至对样本集的样本判断满足要求则训练结束；训练结束后的神经网络模型即可对水果进行有无缺陷的判断。

二、基于多传感器信息融合的水果缺陷检测装置

包括光照系统，水果移动单元，检测系统，分析处理单元，其中：

1)光照系统：在光照箱内，卤钨灯安装在半球形反射板中心，半球形反射板上装有调节螺杆，光照箱一侧装有活动板与光照箱铰接；

2)水果移动单元：在光照箱内，凹形底板固定在光照箱的底部，凹形底板中心开有三个安放检测器探头的通孔，三个安放检测器探头和的通孔两侧分别对应开有三个半球形孔，每组安装检测器探头的通孔与两侧的半球形孔位于各自的同一横截面上，推杆的一端固定在托盘上，托盘安装在凹形底板中，托盘中心的一个透光孔与两侧安装弹簧的槽位于同一横截面上；弹簧的一端固定在托盘的槽内，另一端与钢珠相连，实现透光孔分别与安装检测器探头通孔之间的定位；