蘋果在生長過程中,經(jīng)常會(huì)受到各種因素的影響導(dǎo)致蘋果表面出現(xiàn)缺陷，從而影響蘋果的外觀，甚至使其喪失了可食性,極大地影響了蘋果的品質(zhì)和分級(jí)銷售。由此可見,對(duì)新鮮蘋果的表面缺陷檢測顯得尤為重要。傳統(tǒng)的檢測方法大多是人工操作，耗時(shí)耗力，而且效率低，無法滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求。因此，開發(fā)研制一種快速、無損、高效的蘋果表面缺陷檢測方法在水果分級(jí)檢測領(lǐng)域中具有較好的應(yīng)用前景。近年來，基于高光譜成像技術(shù)的無損檢測技術(shù)以其高效、無損、可實(shí)時(shí)在線檢測等諸多優(yōu)點(diǎn)受到科研工作者的廣泛關(guān)注,被廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥和化工等各個(gè)領(lǐng)域。

國內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)水果的品質(zhì)檢測分析主要集中在水果內(nèi)部品質(zhì)的定量檢測方面而在水果外部品質(zhì)(早期損傷和表面缺陷等)檢測方面的研究相對(duì)較少。

本研究以“紅富士”蘋果為研究對(duì)象，采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合圖像分割技術(shù)檢測蘋果表面缺陷，以期為開發(fā)蘋果表面缺陷在線快速檢測系統(tǒng)提供研究基礎(chǔ)。應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。

蘋果樣本高光譜圖像經(jīng)過MNF變換后的前15個(gè)波段對(duì)應(yīng)的特征值均大于1.4,且前15個(gè) MNF成分累積百分比超過95.25名，進(jìn)而選取前15個(gè)MNF成分圖像進(jìn)行反向MNF變換,有效地解決了蘋果高光譜圖像中存在的噪聲。完好無損和表面有缺陷蘋果的高光譜圖像的光譜反射率值在700nm~800nm以及900nm~1000nm波段范圍內(nèi)具有明顯的差異，選取717.98nm處的光譜反射率值小于0.6以及982.59nm處的光譜反射率值大于0.52作為區(qū)分蘋果正常區(qū)域和表面缺陷區(qū)域的閾值條件,通過閾值分割方法識(shí)別出表面有缺陷的蘋果,該檢測方法對(duì)80個(gè)完好無損蘋果和40個(gè)表面有缺陷蘋果的正確識(shí)別率分別為97.58%和95%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為開發(fā)蘋果表面缺陷在線快速檢測系統(tǒng)提供基礎(chǔ)。