[发明专利]基于光谱成像的青梅糖度与酸度快速无损检测装置

摘要

一种基于声光可调滤光器光谱成像的青梅糖度与酸度快速无损检测装置，包括光室、成像系统、图像处理与检测运算单元和显示单元；光室由上下两部分组成，光室上部由带观察孔的半球型反射罩、高度调节套筒组成；光室下部是不透光空间。光室上部设有载物台与被测对象；光室下部设有镜面反射面、光源；光室上下部之间设有透光材料。对于成像系统所在空间，成像系统包括高灵敏度相机及其镜头，在镜头与相机之间设有可进行波段扫描的滤光器件；高灵敏度相机的数据输出端连接图像处理与检测运算单元的数据输入端；图像处理与检测运算单元的显示信号输出端连接显示单元的显示信号输入端；图像处理与检测运算单元的数据信号输出端连接外部设备接口。本发明检验结果准确、客观，表达方式直观，从而为青梅的生产、贮藏、运输与销售环节中质量安全监管提供保障手段。

主权项

1.一种基于声光可调滤光器光谱成像的青梅糖度与酸度快速无损检测装置，其特征是，包括光室(1)、成像系统、图像处理与检测运算单元(15)和显示单元(16)；所述光室(1)内设有光源(11)和用来安放被测对象(6)的载物台(7)；载物台(7)受光源(11)的充分照明；光室(1)设有观察孔，成像系统通过观察孔采集被测对象(6)的图像；所述载物台(7)的位置可调；成像系统的数据输出端连接图像处理与检测运算单元(15)的数据输入端；图像处理与检测运算单元(15)的显示信号输出端连接显示单元(16)的显示信号输入端；图像处理与检测运算单元(15)的数据信号输出端连接外部设备接口(14)；图像运算与检测单元根据成像系统采集的光谱图像进行空间分布检测，并显示各指标像素检测均值与分布范围，步骤包括：1)建立传统检测指标区域光谱预测模型库选取被测对象种群、部位、存储方式与环境下的检测对象组成某种群、部位、存储方式与环境的样本，样本中的对象目标质量特征的分布范围应覆盖拟检测范围的全部；质量特征总体程度在样本中尽量均匀分布，即样本中每个质量水平上的对象数量尽量一致；多个样本组成样本库，以反映不同种群、部位、存储方式及环境下检测对象的情况；样本库中的每个样本经过光谱采集、得到光谱图像存于光谱图像库中，光谱图像经光谱图像预处理、有效检测区域提取、有效检测区域光谱提取得到训练平行样本的光谱信息存于光谱库中；对经过图像采集的样本通过传统的感官、理化及微生物检测获取传统检测标定值，存于传统检测指标库中；传统检测指标库与光谱库共同组成知识库；对知识库进行传统检测指标的区域光谱预测建模得到传统检测指标区域光谱预测模型，对知识库中针对多种传统检测指标或存储条件的数据进行区域光谱预测建模得到多套传统检测指标的区域光谱预测模型存储于传统检测指标区域光谱预测模型库中；2)进行像素指标检测对被测对象进行光谱图像采集、光谱图像预处理、有效检测区域提取得到被测对象的有效检测区域的光谱图像信息，根据传统检测指标区域光谱预测模型库中与被测对象相应的种群、部位、存储方式与环境的光谱预测模型进行样本光谱图像可视化检测最终得到品质指标的像素指标检测结果；3)对像素指标检测结果进行统计验证统计验证步骤是：先筛除方差分析不通过的指标预测模型，对通过方差分析的预测模型进行均值分析，并根据均值分析结果修正像素预测模型；方差分析为F分布假设检测；均值分析为T分布假设检测；修正像素预测模型步骤是：得到所有像素预测均值与参考值之间的偏差，并根据此偏差对指标的像素检测结果进行修正；4)评价像素预测模型检测精度对通过统计验证的各像素预测模型检测精度进行评价，评价指标采用一个绝对检测精度指标和一个经过标准化的检测精度指标；绝对检测精度指标包括像素预测均值与参考值之间的均方根误差RMSE；经过标准化的检测精度指标是没有量纲的误差统计指标，包括相关系数r或确定系数R2优选出最佳像素指标预测模型；5)像素指标预测结果显示像素指标预测结果包括两部分：一部分是指标空间分布图；另一部分是分布图中的结果统计数据，包括全部像素位置的统计均值、25％和75％的百分位点；6)有效检测区域提取操作包括对光谱图像进行处理，从中提取出有效检测区域，排除光谱图像中无关或无效区域；无关区域指与某种检测指标不相关的区域；无效区域指与某项检测指标相关区域中由于某种或多种原因造成光谱图像检测区域的某些部分质量低于后续处理所需水平从而导致某相关检测区域中的局部无效；7)有效检测区域光谱提取操作包括根据光谱图像及其中提取出的有效区域，得到一条或多条具有代表性的光谱曲线反映该光谱图像中有效区域的光谱特征；代表性的光谱曲线提取方式包括求取该区域的光谱均值曲线，或光谱中值曲线，或光谱最大值、最小值及均值曲线，或均值曲线及均值加减标准差曲线；8)传统检测指标的光谱预测建模操作先进行光谱预处理：利用光谱数据的光谱平滑滤波及差分求导操作提高光谱空间信噪比；然后通过遗传算法与偏最小二乘回归方法的组合对光谱图像数据进行特征选择与特征提取并建立光谱数据与传统指标之间的回归模型。