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基于成像光譜技術(shù)對(duì)蘋(píng)果斑點(diǎn)及損傷快速識(shí)別研究
四川雙利合譜科技有限公司-黃宇
隨著人們生活水平的提高，消費(fèi)者越來(lái)越關(guān)注果蔬的品質(zhì)安全問(wèn)題。如造成
水果表面出現(xiàn)黑白斑的內(nèi)部腐爛、水果因運(yùn)輸?shù)仍蛟斐傻呐鰝p傷等，從而嚴(yán)重影響消費(fèi)者的身體健康。因此水果黑白斑、碰傷損傷的快速有效的識(shí)別具有重要的研究?jī)r(jià)值。
高光譜圖像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和圖像處理的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)研究對(duì)象的內(nèi)外部品質(zhì)特征進(jìn)行檢測(cè)分析，如趙杰文等利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)水果輕微損傷，準(zhǔn)確率為88.57 %；Jasper G. Tallada等分別應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)對(duì)不同成熟度的草莓表面損傷、蘋(píng)果的表面缺陷及芒果的成熟度檢測(cè)進(jìn)行了試驗(yàn)研究。王玉田等運(yùn)用熒光光譜檢測(cè)出水果表面殘留的農(nóng)藥；胡淑芬等運(yùn)用激光技術(shù)對(duì)水果表面農(nóng)藥殘留進(jìn)行了試驗(yàn)研究；薛龍等針對(duì)水果表面農(nóng)藥殘留，以滴有較高濃度的臍橙為研究對(duì)象，利用光譜范圍425-725 nm的高光譜圖像系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)對(duì)較高濃度的農(nóng)藥殘留檢測(cè)效果較好。本文采用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)蘋(píng)果的黑白斑區(qū)域及損傷區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)蘋(píng)果黑白斑、損傷區(qū)域快速識(shí)別的目的。
二、 試驗(yàn)材料與方法
2.1 實(shí)驗(yàn)材料
本研究以蘋(píng)果和橙子為研究對(duì)象，分析蘋(píng)果的黑白斑區(qū)域與損傷區(qū)域。其中蘋(píng)果的黑白斑、損傷是非人為故意形成。
2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備
高光譜成像數(shù)據(jù)采集采用四川雙利合譜科技有限公司的 GaiaSorter高光譜分選儀系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀(V10E)、CCD 相機(jī)、光源、暗箱、計(jì)算機(jī)組成，結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖如圖1。實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)設(shè)置如表1。
表1 GaiaSorter 高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)
序號(hào) | 項(xiàng)目 | 參數(shù) |
1 | 光譜掃描范圍/nm | 400~1000 |
2 | 光譜分辨率/nm | 2.8 |
3 | 采集間隔/nm | 1.9 |
4 | 光譜通道數(shù) | 520 |
圖 1 GaiaSorter 高光譜分選儀結(jié)構(gòu)圖與實(shí)景圖
2.3 圖像處理分析
采用SpecView和ENVI/IDL對(duì)高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理及分析，預(yù)處理中的鏡像變換、黑白幀校準(zhǔn)在SpecView中進(jìn)行；其他數(shù)據(jù)的分析在ENVI/IDL中進(jìn)行。
三、結(jié)果與討論
3.1 蘋(píng)果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜分析
取蘋(píng)果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景各3個(gè)不同位置周邊50個(gè)像元，分別獲取這3個(gè)不同位置50個(gè)像元的光譜反射率，并求取這50個(gè)像元的反射率均值，如圖2所示，其中，蘋(píng)果沒(méi)有損傷區(qū)域的光譜反射率在500-680 nm范圍內(nèi)高于損傷區(qū)域及黑斑區(qū)域的光譜反射率；在550-700nm范圍內(nèi)，蘋(píng)果黑斑區(qū)域的光譜反射率較低；在580-700 nm范圍內(nèi)，蘋(píng)果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域的光譜存在較為顯著的波峰波谷，而背景無(wú)顯著特征。在550-680 nm范圍內(nèi)，損傷區(qū)域的光譜反射率鑒于蘋(píng)果黑斑區(qū)域和正常區(qū)域之間，因此可以嘗試通過(guò)構(gòu)建植被指數(shù)和閾值分割方法快速識(shí)別出蘋(píng)果黑斑區(qū)域和損傷區(qū)域。
圖2 蘋(píng)果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜反射率
3.3 蘋(píng)果的zui小噪聲分離變換
對(duì)經(jīng)過(guò)鏡像變換、黑白幀校準(zhǔn)的蘋(píng)果、橙子高光譜圖像進(jìn)行MNF變換(如圖4，從左到右) ，分別得到以有效信息為主的波段和以噪聲為主的波段，并且按照信噪比從大到小的順序排列。原始數(shù)據(jù)的主要信息都集中在前面特征值大的波段，后面特征值小的波段主要以噪聲為主。特征值接近于0的多數(shù)是噪聲，選擇特征值高的波段。從圖4可知，當(dāng)特征值數(shù)到7時(shí)，特征值趨向于0且無(wú)顯著變化。
圖 4 蘋(píng)果腐爛區(qū)域與農(nóng)業(yè)殘留區(qū)域提取流程圖
3.4 zui小噪聲分離變換
由于高光譜遙感數(shù)據(jù)波段多，波段間存在很大相關(guān)性，為了克服維數(shù)災(zāi)難，利用zui小噪聲分離變換進(jìn)行波段選擇，達(dá)到優(yōu)化數(shù)據(jù)，去除噪聲和數(shù)據(jù)降維的目的。
zui小噪聲分離變換( MNF)是對(duì)主成分變換( PCA) 的一種改進(jìn)方法。PCA 是一種線(xiàn)性變換，變換后各主成分分量彼此之間互不相關(guān)，隨著主成分的增加該分量包含的信息量減小，*主成分包含的信息量zui大，第二主成分與*主成分無(wú)關(guān)且在剩余成分中包含的信息量zui大，依此類(lèi)推。但PCA對(duì)噪聲比較敏感，在變換后的主成分分量中，信息量大的信噪比不一定高，當(dāng)某個(gè)信息量大的主成分中包含的噪聲的方差大于信號(hào)的方差時(shí)，該主成分分量形成的圖像質(zhì)量就差。針對(duì) PCA 變換的不足，Green 和 Berman 提出zui小噪聲分離變換( MNF)，它不但能判定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)( 波段數(shù)) ，分離數(shù)據(jù)中的噪聲，而且能減少隨后處理中的計(jì)算需求量。MNF 變換是基于圖像質(zhì)量的線(xiàn)性變換，變換結(jié)果的成分按照信噪比從大到小排列。經(jīng)過(guò)MNF變換大部分噪聲集中在特征小的分量中。而不像 PCA變換按照方差由大到小排列，從而克服了噪聲對(duì)影像質(zhì)量的影響。
3.4.1 基于MNF的蘋(píng)果的黑斑、損傷區(qū)域識(shí)別
圖5列舉了蘋(píng)果原圖（高光譜RGB彩色合成）、MNF變換前7個(gè)特征值灰度圖。從MNF變換的特征值灰度圖來(lái)看，第1特征值灰度圖能較好地區(qū)分背景和蘋(píng)果，然而，蘋(píng)果的部分黑斑也會(huì)識(shí)別為背景；第2特征值灰度圖能較好地識(shí)別出蘋(píng)果的黑斑；第3特征值灰度圖雖能識(shí)別出蘋(píng)果的黑斑，但是蘋(píng)果的其他區(qū)域有一部分也會(huì)被識(shí)別為黑斑；第4特征值灰度圖較亮的部分為蘋(píng)果的黑斑和蘋(píng)果損傷區(qū)域，識(shí)別效果較好；第5、6、7特征值的灰度圖則無(wú)法正確識(shí)別出黑斑、損傷區(qū)域。
圖5 蘋(píng)果RGB原圖及前7個(gè)MNF特征值灰度圖
3.5 基于植被指數(shù)、閾值分割的蘋(píng)果斑點(diǎn)、損傷區(qū)域快速識(shí)別
根據(jù)圖2蘋(píng)果黑斑區(qū)域、損傷區(qū)域、正常區(qū)域和背景的光譜反射率變化規(guī)律，構(gòu)建植被指數(shù)NDVI(723.6, 673.6)去除背景并掩膜，zui后利用灰度密度分割，用紅色代表蘋(píng)果斑點(diǎn)、損傷區(qū)域，綠色代表?yè)p傷附近區(qū)域，如圖8所示。從圖中可知，利用植被指數(shù)、閾值分割的方法能快速、較為準(zhǔn)確地識(shí)別出蘋(píng)果的斑點(diǎn)、損傷區(qū)域。
圖6基于植被指數(shù)、閾值分割的蘋(píng)果斑點(diǎn)、損傷區(qū)域快速識(shí)別
四 討論
高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于水果斑點(diǎn)及損傷區(qū)域的快速識(shí)別已體現(xiàn)出其“圖譜合一”的*性。水果損傷和水果表皮的斑點(diǎn)顏色雖然能用肉眼一一識(shí)別，但是在工業(yè)生產(chǎn)用，僅靠人力去一一挑選無(wú)損傷、無(wú)斑點(diǎn)的水果，既費(fèi)時(shí)費(fèi)力費(fèi)財(cái)。利用成像高光譜技術(shù)，獲取不同水果的光譜反射率，查找出其損傷、斑點(diǎn)的特征波段，利用特征波段構(gòu)建植被指數(shù)從而實(shí)現(xiàn)水果損傷、斑點(diǎn)區(qū)域的快速有效的識(shí)別，并達(dá)到自動(dòng)化挑選水果的目的。本研究結(jié)果表明，運(yùn)用高光譜成像技術(shù)，運(yùn)用zui小噪聲分離、植被指數(shù)等方法等，均可有效地識(shí)別水果損傷與斑點(diǎn)區(qū)域，但zui小噪聲分離方法較為復(fù)雜，運(yùn)算速度較慢，不適合在工業(yè)生產(chǎn)上進(jìn)行應(yīng)用，而植被指數(shù)算法簡(jiǎn)單，僅利用2個(gè)波段進(jìn)行四則運(yùn)算即可實(shí)現(xiàn)水果損傷和斑點(diǎn)的快速識(shí)別。
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