[发明专利]一种基于高光谱图像的核桃仁品质检测方法

说明书

一种基于高光谱图像的核桃仁品质检测方法，通过采集核桃仁的高光谱图像，针对核桃仁脂肪含量和蛋白质含量的特征光谱筛选，建立核桃仁脂肪含量和蛋白质含量的预测模型；采用特征光谱与图像信息相结合的方法，实现了基于完整度和表皮色泽的核桃仁外观品质分类。本发明解决了当前核桃仁分级生产中人工挑选生产成本高，分级随意性大，难以对内部品质进行分辨，化学检测对样品具有破环性，检测时间也较长的技术难题，为核桃仁品质的快速无损识别提供一种可行的方法。

技术领域

本发明涉及一种基于高光谱成像技术对核桃仁品质进行无损检测的方法，属于农产品无损检测、监测技术领域。

技术背景

核桃仁是一种营养丰富的天然食品，富含蛋白质、不饱和脂肪酸和多种微量元素，具有乌发健脑，补虚强体的保健作用，有“万岁子”、“长寿果”、“养生之宝”的美誉。中国是世界核桃第一生产大国，核桃种植面积和产量均居世界首位。核桃仁品质检测与分级是核桃生产加工中的重要环节。按照国家相关标准的规定，核桃仁外观品质指标包括完整度和表皮色泽，内部品质化学指标为脂肪含量和蛋白质含量。实际生产中核桃仁分级主要依靠外形和色泽进行人工挑选，生产成本高，分级随意性大，难以对内部品质进行分辨。传统的化学检测对样品具有破环性，检测时间也较长，难以适应现代化生产要求。目前，核桃仁加工过程中，主要依靠人工或机械方式根据大小、色泽、完整程度等指标对其进行分级处理，难以对核桃仁的品种进行分辨。因此开发一种快速、无损的核桃仁蛋白质含量检测方法是核桃加工产业的迫切需要。高光谱成像同时包含了图像和光谱两种技术方法，其在农产品品质检测方面的研究日益广泛。但基于高光谱成像的核桃仁内外部品质检测尚未开展深入的研究。

发明内容

本发明的目的在于针对当前核桃仁分级生产中人工挑选生产成本高，分级随意性大，难以对内部品质进行分辨，化学检测对样品具有破环性，检测时间也较长的技术难题，发明一种基于高光谱成像技术针对核桃仁品质进行无损检测的方法。本发明通过采集核桃仁的高光谱图像，开展针对核桃仁脂肪含量和蛋白质含量的特征光谱筛选，建立核桃仁脂肪含量和蛋白质含量的预测模型；采用特征光谱与图像信息相结合的方法，实现了基于完整度和表皮色泽的核桃仁外观品质分类，为核桃仁品质的快速无损识别提供一种可行的方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于高光谱图像的核桃仁品质检测方法，其特征在于：检测步骤如下：

(1)准备核桃仁样品：选择含水率在7％以下的核桃仁，置于室温条件下干燥环境中备用；

(2)通过高光谱图像采集设备，分别在862.9-1704.02nm和382.19-1026.66nm光谱范围内采集核桃仁样品高光谱图像；

(3)对核桃仁样品进行编号，使用色差仪采集每个核桃仁样品的色差值并计算总色差，记录每个核桃仁样品的完整度等级，然后按照食品安全国家标准GB5009.5-2016和GB5009.6-2016中的要求，测量每个样品的蛋白质和脂肪含量；

(4)分别提取两个波段范围高光谱图像中每个核桃仁样品光谱平均值作为样品光谱信息，采用多元散射校正(MSE)和标准正态化(SVN)的组合方法对原始光谱信息进行预处理；

(5)在862.9-1704.02nm光谱范围内针对核桃仁样品的蛋白质含量、脂肪含量参数分别进行特征波段筛选，382.19-1026.66nm光谱范围内针对核桃仁样品的总色差进行特征波段筛选；

(6)提取与样品总色差相关特征波段的灰度图像，计算其平均灰度得到平均灰度图像，统计平均灰度图像的灰度分布统计量，包括均值、标准差、平滑度、一致性、熵、三阶矩，和灰度共生矩阵统计量，包括对比度、相关性、能量、熵，用于进一步进行核桃仁色泽鉴别；