利用高光譜成像技術(shù)開展香蕉碰撞損傷檢測工作

香蕉作為大宗水果，在運(yùn)輸和貯存時，通常會采摘處于綠硬期、未經(jīng)催熟且暫無法食用的青果，即青香蕉。但青香蕉在采收及運(yùn)送過程中極易遭受機(jī)械性損傷，這不僅有損產(chǎn)品外觀，還會降低消費(fèi)者的購買意愿。故而，對香蕉的碰撞損傷程度進(jìn)行檢測十分必要。本文將闡述高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測中的應(yīng)用。

香蕉與碰撞損傷問題

香蕉碰撞損傷檢測方法的演變

高光譜成像儀與檢測技術(shù)原理

1. 高光譜圖像數(shù)據(jù)采集：運(yùn)用高光譜成像儀采集數(shù)據(jù)時，需先開啟儀器預(yù)熱，隨后進(jìn)行黑白校正。儀器校正完成后，對樣本進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集。

2. 光譜數(shù)據(jù)提取：對獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)域的光譜提取，將每個感興趣區(qū)域中所有像素點(diǎn)的平均光譜作為該區(qū)域的原始光譜。

3. 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理：由于原始光譜數(shù)據(jù)包含大量冗余信息和噪音，所以要對提取的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。通過預(yù)處理，可避免其他因素降低預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

4. 預(yù)測模型的建立：采用偏最小二乘法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸等方法，構(gòu)建基于光譜圖像的預(yù)測模型。接著將光譜圖像信息輸入模型，就能準(zhǔn)確檢測出香蕉的損傷程度，并判斷該樣品是否合格。