食品行业
苹果在生长过程中,经常会受到各种因素的影响导致苹果表面出现缺陷，从而影响苹果的外观，甚至使其丧失了可食性,极大地影响了苹果的品质和分级销售。由此可见,对新鲜苹果的表面缺陷检测显得尤为重要。传统的检测方法大多是人工操作，耗时耗力，而且效率低，无法满足大规模生产的需求。因此，开发研制一种快速、无损、高效的苹果表面缺陷检测方法在水果分级检测领域中具有较好的应用前景。近年来，基于高光谱成像技术的无损检测技术以其高效、无损、可实时在线检测等诸多优点受到科研工作者的广泛关注,被广泛应用于食品、医药和化工等各个领域。
国内外研究学者对水果的品质检测分析主要集中在水果内部品质的定量检测方面而在水果外部品质(早期损伤和表面缺陷等)检测方面的研究相对较少。
本研究以“红富士”苹果为研究对象，采用高光谱成像技术结合图像分割技术检测苹果表面缺陷，以期为开发苹果表面缺陷在线快速检测系统提供研究基础。应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。
苹果样本高光谱图像经过MNF变换后的前15个波段对应的特征值均大于1.4,且前15个 MNF成分累积百分比超过95.25名，进而选取前15个MNF成分图像进行反向MNF变换,有效地解决了苹果高光谱图像中存在的噪声。完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像的光谱反射率值在700nm~800nm以及900nm~1000nm波段范围内具有明显的差异，选取717.98nm处的光谱反射率值小于0.6以及982.59nm处的光谱反射率值大于0.52作为区分苹果正常区域和表面缺陷区域的阈值条件,通过阈值分割方法识别出表面有缺陷的苹果,该检测方法对80个完好无损苹果和40个表面有缺陷苹果的正确识别率分别为97.58%和95%。实验结果为开发苹果表面缺陷在线快速检测系统提供基础。
