基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103344575A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103344575103344575A(43)申请公布日2013.10.09(21)申请号201310275013.5(22)申请日2013.07.01(71)申请人江南大学地址214122江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学(72)发明人黄敏朱启兵张慜王庆国(51)Int.Cl.G01N21/25(2006.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书5页说明书5页附图3页附图3页(54)发明名称基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法(57)摘要本发明涉及一种基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法。本发明的技术方案为：a、选取干燥毛豆；b、利用高光谱图像采集系统采集干燥毛豆的高光谱图像；c、利用阈值分割方法，提取干燥毛豆的轮廓信息；d、利用所得到的轮廓信息，提取图像熵特征参数；e、利用破坏性仪器采集干燥毛豆的颜色、含水率、硬度及缩水率指标；f、利用偏最小二乘回归算法构建干燥毛豆的评价预估模型；g、采集干燥毛豆高光谱图像，并输入到评价预估模型中，获得干燥毛豆的颜色、含水率、硬度及缩水率品质的评价结果。本发明通过评价预估模型及高光谱图像采集系统，能够在多数干燥毛豆无损的情况下，得到多品质评价结果；操作简单，实时性好，可靠性高。CN103344575ACN103457ACN103344575A权利要求书1/1页1.基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法，其特征是，所述检测方法包括如下步骤：(a)选取干燥毛豆样本；(b)将干燥毛豆样本放置在高光谱图像采集系统中，采集对应干燥毛豆样本的高光谱图像；(c)利用阈值分割方法，提取干燥毛豆样本的轮廓信息；(d)利用所得到干燥毛豆样本的轮廓信息，提取图像熵特征参数；(e)利用破坏性仪器采集干燥毛豆样本的颜色、含水率、硬度及缩水率指标，得到对应干燥毛豆样本的品质评价结果；(f)利用偏最小二乘回归算法结合图像熵构建干燥毛豆的评价预估模型；(g)利用高光谱图像采集系统采集待测干燥毛豆的高光谱图像，利用步骤(d)得到的待测干燥毛豆高光谱图像熵特征参数输入到步骤(f)得到的评价预估模型中，获得相应干燥毛豆的颜色、含水率、硬度及缩水率品质的评价结果。2.根据权利要求1所述基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法，其特征是：采用图像熵H作为评价干燥毛豆品质的特征参数，所述的图像熵H为其中为干燥毛豆样本在像素点(i，j)(i＝1，2，...Mj＝1，2，...N)处的高光谱图像的相对光强值，M，N分别为横向和纵向像素点的总数。2CN103344575A说明书1/5页基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法技术领域[0001]本发明涉及一种干燥毛豆品质无损检测方法，尤其是一种基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质指标的同步无损检测方法。背景技术[0002]毛豆(edamame)是大豆属(GlycineMax(L.)Merr.)的一种，也称菜用大豆或青毛豆。由于毛豆具有丰富的蛋白质、维生素、膳食纤维、胡萝卜素等对人体有益的营养成分，越来越受到消费者的青睐。毛豆采摘后极易黄化，为了延长毛豆仁储藏期和货架期，可通过干燥的方式将毛豆制成具有独特风味的休闲食品。由于干燥方式的多样性，干燥毛豆品质检测显得极为重要。干燥毛豆样本的品质检测指标主要包含颜色、含水率、硬度、缩水率的检测，颜色太暗、硬度太硬、开裂的毛豆，会严重影响毛豆的视觉和口感，难以被消费者接受。目前采用的干燥毛豆品质检测中，主要采用不同的标准仪器对多个指标分别进行破坏性检测，存在着检测费时、破坏样本，难以大样本检测的问题。随着无损检测技术的发展，机器视觉技术在农产品的颜色检测方面、可视/近红外光谱在含水率检测方面都有了研究，但是此两种技术不能同时获得多个品质指标的检测。发明内容[0003]本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提出一种基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法，其能够实现颜色、含水率、硬度、缩水率四个品质指标同时无损检测，实时性好，方便便捷及可靠性高。[0004]按照本发明提供的技术方案，所述基于高光谱图像技术的干燥毛豆多品质无损检测方法，包括如下步骤：[0005]a、将干燥毛豆样本，放在高光谱图像采集系统中，采集并获取相应干燥毛豆样本高光谱图像；b、利用图像分割方法对步骤a所得的图像进行轮廓提取，然后对得到的干燥毛豆轮廓提取图像熵作为特征参数；将所得的特征参数，作为预测干燥毛豆的颜色、含水率、硬度和缩水率四个品质指标的特征参数；c、利用破坏性仪器检测干燥毛豆样本的颜色、含水率、硬度和缩水率品质指标，得到对应的仪器标准值；d、利用步骤b所得的图像统计特征参数和偏最小二乘回归算法建立干