摘要：针对现有农产品内部品质无损检测多采用宽波段光谱技术,集成应用光谱仪与计算机完成品质分析,存在成本高、能耗大、分析过程复杂以及光谱信息冗余等问题。该文结合苹果霉心病在果心发病的特征,采用透射光谱检测方式,设计实现了基于窄带LED光源与光敏二极管的苹果霉心病无损检测设备。通过霉心病发病特征的分析可得果径和特征光谱波段的透射强度是进行霉心病检测的关键影响因素,设计光谱特性试验,对多组宽波段光谱数据采用相关性分析法得到特征光谱波段为690～730 nm。设计果径与透射光谱信息采集的基础平台,该平台包括LED光源及其驱动模块、光电转换与检测模块以及基于丝杠滑台组件与限位传感器的果径在线测量模块;采用基础平台对样品进行数据获取,以果径与透射光谱强度值为输入,建立基于误差反向传播网络的霉心病判别模型。结果表明,采用该文所述测试试验样本进行验证,设备判别准确率达到95.83%。该研究结果表明,基于特征光谱采用LED光源的霉心病无损检测方法是可行的,可为其他果品内部病害的检测提供借鉴思路。

摘要：利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法,其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量,设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先,基于Otsu算法,利用果实区域与背景反差较大的特点,实现果实、病变与背景区域的分割,并对分割图像进行区域填充等预处理操作;然后,针对分割后包含病变的苹果图像,运用Otsu算法进行二次分割,分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积;最后,计算出病变区域的比例,得到其病变程度。为了验证算法的有效性,利用多幅图像进行了测试,并与利用Photoshop手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明,利用该方法得到的腐烂程度误检率为8.87%,可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。