CN103954563B - 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 - Google Patents
一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103954563B CN103954563B CN201410151741.XA CN201410151741A CN103954563B CN 103954563 B CN103954563 B CN 103954563B CN 201410151741 A CN201410151741 A CN 201410151741A CN 103954563 B CN103954563 B CN 103954563B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fruit
- vegerable
- cylinder
- tin roller
- hyperion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，包括高光谱扫描***、果蔬旋转***、果蔬输送***；所述高光谱扫描***设于果蔬旋转***上方；所述果蔬输送***包括果蔬输入轨道和果蔬输出轨道；所述果蔬输入轨道位于果蔬旋转***的上方，所述果蔬输出轨道位于果蔬旋转***的下方；所述果蔬旋转***包括气缸、第一电机、第二电机、第一滚筒和第二滚筒；所述第一滚筒和第二滚筒位于同一水平面，第一滚筒与第一电机连接，第二滚筒与第二电机连接；所述第一滚筒与气缸连接，所述气缸用于控制第一滚筒远离或靠近第二滚筒。本发明可获得待测果蔬表面的全部光谱图像，避免了食品检测中出现盲点，减少了食品分级中的误判。
Description
技术领域
本发明涉及食品品质检测领域，特别涉及一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置。
背景技术
水果蔬菜是居民生活中必不可少的食品，大部分需要长途运输，在运输和存放过程中，如果将要溃烂的果蔬没有及时清理，就会引起周围其他果蔬的迅速溃烂。因此，需要快速检测，尽早分离。然而，传统的食品检测大多由检验员人工挑选进行，耗时费力、效率低。因此，发展一种快速、无损、精确的自动检测技术已经成为迫切需要。随着科技的进步，高光谱作为新兴的无损检测技术，将光谱与成像技术相结合，能够同时提供光谱和空间信息，凭借其定性、定量以及定位的能力，成为食品的质量安全检测、分类与分级的有利手段。目前，肉类、水果和蔬菜等方面的品质检测都有采用高光谱技术的报道。中国专利CN200810124283.5公布了基于近红外光谱技术的水果内部品质在线检测方法及装置，中国专利CN200410098623.3公布了一种快速无损检测鸭梨黑心病的方法等等。
球状或圆锥形的农产品在食品中占有很大的比例，如水果中的苹果、梨、荔枝、桃子、杏等，蔬菜中的萝卜、土豆、西红柿等。由于目前采集高光谱图像的方法通常是，将食品放在载物台上，通过移动载物台，高光谱逐行扫描以获得光谱图像。在球状食品的高光谱扫描中，只能获得球状食品一个面的光谱图像，无法获得食品侧面、背面的光谱图像。如果一个水果在高光谱检测中，损伤、溃烂的一面朝下，完好的一面朝上，则会被认为完好的果蔬。因此，在果蔬检测中极易出现盲点和分类错误。如中国专利CN200810124283.5公布的基于近红外光谱技术的水果内部品质在线检测方法及装置、中国专利CN201210330564.2公布的一种便携式水果内部质量无损检测装置及方法、中国专利CN201210545938.2公布的近红外光谱无损检测水果内部品质的***及方法等都未解决球形食品高光谱图像采集不完整的问题。同时，目前高光谱检测中，采集光谱是一个一个样品进行，效率较低。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，可带动待测果蔬翻转一周，获得待测果蔬表面的全部光谱图像，避免了食品检测中出现盲点，减少了食品分级中的误判。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，包括高光谱扫描***、果蔬旋转***、果蔬输送***；所述高光谱扫描***设于果蔬旋转***上方；所述果蔬输送***包括果蔬输入轨道和果蔬输出轨道；所述果蔬输入轨道位于果蔬旋转***的上方，所述果蔬输出轨道位于果蔬旋转***的下方；
所述果蔬旋转***包括气缸、第一电机、第二电机、第一滚筒和第二滚筒；所述第一滚筒和第二滚筒位于同一水平面，第一滚筒与第一电机连接，第二滚筒与第二电机连接；所述第一滚筒与气缸连接，所述气缸用于控制第一滚筒远离或靠近第二滚筒；
当检测果蔬时，气缸充气，第一滚筒在气缸的控制下向第二滚筒靠近，待测果蔬通过果蔬输入轨道落入第一滚筒和第二滚筒形成的凹槽中，第一电机、第二电机分别带动第一滚筒和第二滚筒转动，待测果蔬在摩擦力的作用下转动，同时高光谱扫描***采集图像；
当待测果蔬转动一周后，高光谱扫描***停止采集图像，气缸放气，第一滚筒在气缸的控制下远离第二滚筒，待测果蔬落入果蔬输出轨道。
所述第一滚筒和第二滚筒均为钢制滚筒，表面均设有用于增大滚筒表面与果蔬表面摩擦力的条纹。
所述输入轨道中设有输入轨道隔板，将输入轨道划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过；所述输入轨道隔板延长至第一滚筒和第二滚筒形成的凹槽上方，将落入凹槽的多个果蔬相互隔开。
所述输出轨道中设有输出轨道隔板，将输出轨道划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过。
所述第一滚筒和第二滚筒的大小相同，旋转方向和速度相同。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
（1）本发明的装置可带动待测果蔬翻转一周，获得待测果蔬表面的全部高光谱图像，避免了食品检测中出现盲点，减少了食品分级中的误判。
（2）本发明的装置可同时采集多个果蔬表面的高光谱图像，提高了检测效率。
（3）本发明的装置结构简单，使用方便。
附图说明
图1为本发明的基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置的正视图。
图2为本发明的基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置的果蔬旋转***的示意图。
图3传统高光谱扫描出的梨近红外光谱图像。
图4为本发明的基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置扫描出的梨近红外光谱图像。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1～图2所示，本实施例的基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，包括高光谱扫描***、果蔬旋转***、果蔬输送***；所述高光谱扫描***设于果蔬旋转***上方；所述果蔬输送***包括果蔬输入轨道4和果蔬输出轨道8；所述果蔬输入轨道4位于果蔬旋转***的上方，所述果蔬输出轨道8位于果蔬旋转***的下方；
所述果蔬旋转***包括气缸11、第一电机16、第二电机7、第一滚筒9和第二滚筒5；所述第一滚筒9和第二滚筒5位于同一水平面；第一滚筒9与第一电机16连接，所述第二电机7通过皮带6第二滚筒5带动转动；第一电机16置于第一滚筒9内，驱动第一滚筒9绕其轴承转动；所述第一滚筒9与气缸11通过拉杆10连接，所述气缸11用于控制第一滚筒9远离或靠近第二滚筒5；本实施例的第一滚筒和第二滚筒均为钢制滚筒，表面设有用于增大滚筒表面与果蔬表面摩擦力的条纹，筒直径为15cm，转速为2转/min。
所述高光谱扫描***包括光室1，置于光室内的光源2、镜头13、高光谱仪14和CCD相机15，高光谱仪由近红外光谱仪（芬兰SpectralImaging有限公司，波长900-2500nm，波长分辨率是6nm）和CCD相机（比利时XenicsInfraredSolutions公司，像素是320×300）构成。相机曝光速度为2ms/次。
当检测果蔬时，气缸充气，第一滚筒在气缸的控制下向第二滚筒靠近，待测果蔬3通过果蔬输入轨道落入第一滚筒9和第二滚筒5形成的凹槽中，第一电机16、第二电机7分别带动第一滚筒9和第二滚筒5转动，待测果蔬3在摩擦力的作用下转动，同时高光谱扫描***采集图像；
当待测果蔬转动一周后，高光谱扫描***停止采集图像，气缸放气，第一滚筒在气缸的控制下远离第二滚筒，待测果蔬落入果蔬输出轨道。
本实施例的输入轨道4中设有输入轨道隔板12，将输入轨道4划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过；所述输入轨道隔板12延长至第一滚筒9和第二滚筒5形成的凹槽上方，将落入凹槽的多个果蔬相互隔开；所述输出轨道8中设有输出轨道隔板17，将输出轨道8划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过。通过设置隔板，可同时对多个果蔬进行检测。
本实施例以受损梨为例，对本实施例的基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置的检测过程进行说明：
鸭梨100颗购于广州番禺农贸市场，挑选60颗完好的，40颗受损鸭梨（有碰撞损伤，或有多处虫眼或溃烂），梨的平均直径为7cm。采用本实施例的果蔬表面损伤检测装置获得高光谱图像，采用以下步骤对高光谱图像进行分析：
S1、对高光谱图像进行分割。从高光谱装置中采集到的图像，沿着轨道隔板，将每个样品分割为单独的果蔬样品图像。
S2、对果蔬样品图像的反射图像进行独立主成分（ICA）变换，得到第一个独立主成分图像ICA1。利用独立主成分分析（ICA）技术去相关后，可以更加清晰明确地反映梨的受损特性。
S3、将ICA1图像转换为灰度共生矩阵（GLCM），提取4个纹理特征：能量(ASM)、对比度(CON)、相关(COR)和熵(ENT)。生成灰度共生矩阵的方向为45度，灰度灰阶为8。
S4、基于4个GLCM的特征值，对梨样品进行Fisher判别，判别公式为：
Q1=178628.64T1+9815.198T2-545047.163T3+343478.504T4-169536.43
Q2=178679.83T1+10216.606T2-536407.961T3+345120.374T4-168424.77
其中，T1为能量、T2为对比度、T3为相关、T3为熵；
将果蔬样品图像的T1～T4代入上述两式，若得到的Q1大于Q2，则为完好果蔬，反之，则为受损果蔬。
本实施例对对100个梨样品进行检测，60个完好梨中57个检测正确，40个受损梨中38个检测正确，综合检测正确率95%。
图3为利用传统的高光谱扫描装置得到的图像，只能扫描梨的一个面，发现梨上的一个溃烂点（亮斑处）。如果梨完好的一面朝上，则无法检测到梨的溃烂、损伤。采用本实用新型设计的高光谱装置，梨在旋转中被扫描，可以得到梨表面一周的图像信息（图4），可发现梨的多处溃烂点。有效避免了球状果蔬检测中的盲点，提高检测准确性，减少果蔬贮藏运输中的损失。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，其特征在于，包括高光谱扫描***、果蔬旋转***、果蔬输送***；所述高光谱扫描***设于果蔬旋转***上方；所述果蔬输送***包括果蔬输入轨道和果蔬输出轨道；所述果蔬输入轨道位于果蔬旋转***的上方，所述果蔬输出轨道位于果蔬旋转***的下方；
所述果蔬旋转***包括气缸、第一电机、第二电机、第一滚筒和第二滚筒；所述第一滚筒和第二滚筒位于同一水平面，第一滚筒与第一电机连接，第二滚筒与第二电机连接；所述第一滚筒与气缸连接，所述气缸用于控制第一滚筒远离或靠近第二滚筒；所述第一滚筒和第二滚筒的大小相同，旋转方向和速度相同；
当检测果蔬时，气缸充气，第一滚筒在气缸的控制下向第二滚筒靠近，待测果蔬通过果蔬输入轨道落入第一滚筒和第二滚筒形成的凹槽中，第一电机、第二电机分别带动第一滚筒和第二滚筒转动，待测果蔬在摩擦力的作用下转动，同时高光谱扫描***采集图像；
当待测果蔬转动一周后，高光谱扫描***停止采集图像，气缸放气，第一滚筒在气缸的控制下远离第二滚筒，待测果蔬落入果蔬输出轨道；
所述输入轨道中设有输入轨道隔板，将输入轨道划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过；所述输入轨道隔板延长至第一滚筒和第二滚筒形成的凹槽上方，将落入凹槽的多个果蔬相互隔开；
所述输出轨道中设有输出轨道隔板，将输出轨道划分为多个通道，每个通道供一个果蔬通过。
2.根据权利要求1所述基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置，其特征在于，所述第一滚筒和第二滚筒均为钢制滚筒，表面均设有用于增大滚筒表面与果蔬表面摩擦力的条纹。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410151741.XA CN103954563B (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410151741.XA CN103954563B (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103954563A CN103954563A (zh) | 2014-07-30 |
| CN103954563B true CN103954563B (zh) | 2016-06-22 |
Family
ID=51331868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410151741.XA Active CN103954563B (zh) | 2014-04-15 | 2014-04-15 | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103954563B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105312246B (zh) * | 2015-11-26 | 2017-12-26 | 华南农业大学 | 一种基于高光谱技术的球形水果的检测装置 |
| CN105717051A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-06-29 | 合肥美菱股份有限公司 | 一种快速检测果蔬新鲜度的***及冰箱 |
| CN106472659B (zh) * | 2016-11-24 | 2023-06-20 | 华南理工大学 | 一种香梨多温区冰温保鲜库及保鲜方法 |
| CN106769900A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 深圳市芭田生态工程股份有限公司 | 一种高光拍照和无损光谱扫描判断果蔬品质的*** |
| CN106885783A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-23 | 深圳市芭田生态工程股份有限公司 | 一种高光拍照和无损光谱扫描判断果蔬品质的方法 |
| CN107300536B (zh) * | 2017-08-25 | 2020-02-14 | 天津商业大学 | 基于高光谱的芒果冲击损伤后可溶性固形物含量预测方法 |
| CN110308113B (zh) * | 2019-07-04 | 2021-06-22 | 中南林业科技大学 | 一种用于近红外光谱检测的全方位翻转准球形水果装置 |
| CN110579446B (zh) * | 2019-09-05 | 2020-09-01 | 南京科环明德信息科技有限公司 | 一种果蔬表面损伤用高光谱检测装置 |
| CN111504916B (zh) * | 2020-05-09 | 2022-09-09 | 南京科环明德信息科技有限公司 | 类球形水果透射高光谱成像无损检测装置 |
| CN115078270B (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-29 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | 果蔬表面全域光谱检测***和检测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5315879A (en) * | 1991-08-01 | 1994-05-31 | Centre National Du Machinisme Agricole Du Genie Rural Des Eaux Et Des Forets Cemagref | Apparatus for performing non-destructive measurments in real time on fragile objects being continuously displaced |
| CN102495005A (zh) * | 2011-11-17 | 2012-06-13 | 江苏大学 | 高光谱图像技术诊断作物水分亏缺的方法 |
| CN203824902U (zh) * | 2014-04-15 | 2014-09-10 | 华南理工大学 | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0985184A (ja) * | 1995-09-20 | 1997-03-31 | Ishii Ind Co Ltd | 回転式選別装置 |
-
2014
- 2014-04-15 CN CN201410151741.XA patent/CN103954563B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5315879A (en) * | 1991-08-01 | 1994-05-31 | Centre National Du Machinisme Agricole Du Genie Rural Des Eaux Et Des Forets Cemagref | Apparatus for performing non-destructive measurments in real time on fragile objects being continuously displaced |
| CN102495005A (zh) * | 2011-11-17 | 2012-06-13 | 江苏大学 | 高光谱图像技术诊断作物水分亏缺的方法 |
| CN203824902U (zh) * | 2014-04-15 | 2014-09-10 | 华南理工大学 | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| HYPERSPECTRAL REFLECTANCE AND FLUORESCENCE IMAGING;M.S.Kim;《American Society of Agricultural Engineers》;20010331;第44卷;正文第722页右栏第3段-第723页左栏第1段，附图2 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103954563A (zh) | 2014-07-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103954563B (zh) | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 | |
| CN203824902U (zh) | 一种基于高光谱的果蔬表面损伤检测装置 | |
| CN202010662U (zh) | 水果外观品质实时检测分级***装置 | |
| CN101832941B (zh) | 一种基于多光谱图像的水果品质评价装置 | |
| CN103063585B (zh) | 瓜果成熟度快速无损检测装置及检测***建立方法 | |
| CN103090804B (zh) | 成品磁环图像自动检测***及检测方法 | |
| CN102374996B (zh) | 伞齿轮全齿侧面缺陷多目检测装置及其检测方法 | |
| CN201021922Y (zh) | 一种无损检测水果品质的装置 | |
| CN2874482Y (zh) | 水果高光谱图像采集装置 | |
| CN104256882B (zh) | 基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法 | |
| CN203376271U (zh) | 基于机器视觉的非连续性产品在线检测*** | |
| CN104198325B (zh) | 基于计算机视觉的烟丝中梗丝比例测定方法 | |
| CN103323457A (zh) | 水果外观缺陷实时在线检测***及检测方法 | |
| CN101949686A (zh) | 水果内外综合品质在线无损检测方法及装置 | |
| CN106468668A (zh) | 工业相机圆柱检测方法 | |
| CN106442525B (zh) | 用于核桃内部干瘪缺陷的在线检测方法 | |
| CN104174597A (zh) | 轻微损伤鲜枣的快速无损在线检测与分选装置 | |
| Roseleena et al. | Assessment of palm oil fresh fruit bunches using photogrammetric grading system. | |
| CN108007938A (zh) | 一种板材缺陷检测装置及其检测方法 | |
| CN104056789A (zh) | 一种胡萝卜缺陷的图像量化检测方法与分拣装置 | |
| Wang et al. | A multimodal machine vision system for quality inspection of onions | |
| CN104655060A (zh) | 钢球表面检测装置 | |
| CN106596562A (zh) | 基于机器视觉的磁环外观质量在线检测装置及方法 | |
| CN110243805A (zh) | 基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法 | |
| Baek et al. | A novel hyperspectral line-scan imaging method for whole surfaces of round shaped agricultural products |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |