文献类型：期刊文章

作　　者：孟庆龙[1,2] 张艳[2] 尚静[1,2]

MENG Qing-long;ZHANG Yan;SHANG Jing(Food and Pharmaceutical Engineering Institute,Guiyang University,Guiyang 550005,Guizhou,China;The Research Center of Nondestructive Testing for Agricultural Products,Guiyang University,Guiyang 550005,Guizhou,China)

机构地区：[1]贵阳学院食品与制药工程学院,贵州贵阳550005 [2]贵阳学院农产品无损检测工程研究中心,贵州贵阳550005

出　　处：《食品研究与开发》

基　　金：国家自然科学基金项目(61505036);贵州省普通高等学校工程研究中心(黔教合KY字[2016]017);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]290);贵阳市科技局贵阳学院专项资金(GYU-KYZ[2018]01-08)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：5

起止页码：168-172

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、FSTA、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以"红富士"苹果为研究对象,提出基于高光谱成像技术结合图像分割技术的苹果表面缺陷的无损检测方法。采用高光谱图像采集系统(400 nm～1 000 nm)采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像;对采集到的高光谱图像进行最小噪声分离变换,提取感兴趣区域的平均光谱反射率;采用图像分割技术提出苹果表面缺陷的无损检测方法。结果表明:采用最小噪声分离变换可有效地消除苹果高光谱图像中的噪声;在700 nm～800 nm以及900 nm～1 000 nm波段范围内完好无损和表面有缺陷的苹果的光谱反射率值具有明显的差异,同时选取特征波长717.98 nm处的光谱反射率值小于0.6以及982.59 nm处的光谱反射率值大于0.52作为区分苹果正常区域和表面缺陷区域的阈值条件,进一步利用阈值分割方法对80个完好无损苹果和40个表面有缺陷苹果的正确识别率分别为97.5%和95%。表明高光谱成像技术结合图像分割技术可实现苹果表面缺陷的无损检测。

关 键 词：高光谱成像 苹果 表面缺陷  图像分割 最小噪声分离  无损检测

分 类 号：S661.1] TP391.41]