萊森光學（深圳）有限公司
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閱讀：228發(fā)布時間：2022-10-7
果蔬表面污染和損傷(例如動物糞便、輕微磕傷、病傷、蟲蛀等)的檢測對于生產者和消費者來說一直都是很重視的問題。普通的檢測方法要么對果蔬表面有一定的損害，要么僅能夠檢測到部分表征，無法深入分析和檢測。高光譜成像儀可以很好的應用在果蔬表面污染和損傷的檢測中。高光譜成像儀不僅能夠檢測到果蔬表面的部分表征，而且可以深入分析和檢測。應用高光譜成像的方法既能夠實現(xiàn)無損檢測，又能夠快速準確的獲取樣本的完整的圖像信息和光譜信息。通過圖像和光譜分析方法，檢測果蔬的物理結構、化學成分和表面特征。
在果蔬表面污染和無損檢測過程中，使用高光譜成像檢測系統(tǒng)，在400-1000nm的可見光和近紅外的光譜范圍內，綜合曝光時間、掃描速度和光譜校正等信息，采集到包括二維的圖像像素信息和第三維的波長信息的“三維"圖像塊。由于高光譜數(shù)據(jù)具有多光譜通道、高光譜分辨率和連續(xù)光譜的特點，可分辨出極接近但不同波長下的兩幅不同的圖像，并可得到任意像素點的連續(xù)光譜曲線和不同物質的不同光譜曲線。雖然可通過數(shù)碼相機或人眼看到蟲傷的痕跡，但擠壓損傷處不是很明顯。且在灰度圖像中，這樣的傷痕是看不到的。只有在某些特定波長下，輕微損傷區(qū)域與正常區(qū)域之間的光譜值會存在很大差異。
巨大的數(shù)據(jù)量、不同波段間的相關性和冗余信息、信號噪聲等都對數(shù)據(jù)的處理和分析有著很大的影響。因此必須對數(shù)據(jù)進行降維和去噪處理。主要處理過程包括Resize ( 重置圖像大小和波段范圍)、ROI (感興趣區(qū))、Mask ( 閾值)、Filter(中值濾波)、PCA(主成分分析)/MNF (最小噪聲分離)、特征波段提取等?？奢^準確的分辨出果蔬表面的污染或損傷。
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