[发明专利]一种苹果水心病的透射光谱无损定量评价方法

说明书

本发明公开一种苹果水心病的透射光谱无损定量评价方法，属于食品品质快速评价技术领域；本发明采用近红外透射光谱采集系统无损获取苹果内部整体的光信息，用相机采集苹果赤道面剖面的图像，以围剿算法分割图像并计算水心病面积和苹果剖面的面积，以横剖面水心病区的面积与整个剖面的面积比为定量预测指标，对获取的近红外透射光谱进行预处理后，采用多元校正方法建立苹果水心病的透射光谱定量评价模型，实现水心病苹果的无损定量预测；本发明利用透射光谱技术定量预测苹果的水心病程度，避免采用切片目视法破坏性抽检的弊端，解决水心病识别率低、界限模糊的技术难题。

技术领域

本发明属于食品品质快速无损评价技术领域，具体涉及一种苹果水心病的透射光谱无损定量评价方法。

背景技术

苹果水心病在我国苹果主产区均有发生，红富士、元帅、秦冠等苹果品种受害严重，多在果心部和维管束发病，从外部无法辨识，果实腐烂易造成面源扩散造成生产经营者巨大经济损失，对消费者而言，直接影响品牌形象和消费信心。

苹果水心病的传统检测方法，采用随机抽取样品，然后切片进行目视判断，这种破坏性抽样检测的方法极为浪费，对种植者、加工者和经营者均不合适，对产品分级评价毫无意义。目前果蔬内部无损检测方法主要有光密度法、X射线法、质量密度法、介电特性法和核磁共振影像法，如CN 200410098621.4一种快速无损检测苹果内部质量的方法，同时判别水心病和褐变两种病症；CN 201480084218.8食品加工方法与系统，CN 201711419328.7基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，用于无损判别枣果内部缺陷；CN201711133314.9一种基于机器视觉的水果自动分拣机器人系统。

苹果水心病危害严重，造成巨大经济损失，已有文献报道的苹果水心病的无损检测方法识别率低、预警能力差。本发明独辟蹊径，采用图像处理算法精确计算水心病变区域面积，已水心病病变面积比作为评价指标实现基于透射光谱技术的水心病定量评价，有效消除水心病面积测量精度低和果径差异影响光谱采集的精度的瓶颈问题，为水心病的快速实用化检测提供方法支撑。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种苹果水心病的透射光谱无损定量评价方法，本发明对获取的透射光谱进行标准化变换可显著降低苹果大小及果形对透射光谱强度的影响，对苹果水心病面积的计算采用图像围剿算法精确计量显著提高评价的精度；建立苹果水心病的定量评价方法，解决水心病识别率低、界限划分难的问题，提升果蔬内部缺陷定量评价的精细化水平。

为实现上述目的，本发明提出一种苹果水心病的透射光谱无损定量评价方法，该方法通过以下步骤实现：

S1.批量采集不同水心病程度的苹果样本；

S2.苹果的果梗花萼水平向放置，环苹果赤道位间隔120°采集苹果样本的近红外透射光谱，每个苹果透射光谱采集三次；

S3.环苹果赤道位剖开，用相机采集苹果剖面平放的彩色图像，对图像掩膜去背景，以围剿法和图像分割算法分别计算出苹果整个剖面和水心病区域的面积，并计算水心病区域和整个剖面的面积比，以面积比作为定量评价指标，即为标准测定值；

S4.对S2所述获取苹果的近红外透射光谱，去除透射光谱两端信噪比低的光谱区间，得到修正的苹果近红外透射光谱；

S5.对S4所述修正的苹果近红外透射光谱进行吸光度计算，以吸光度光谱建立与苹果水心病指标的相关关系，计算公式如下：

T＝(I_O-I_D)/(I_W-I_D)×100％；

A＝Log(1/T)；