第34卷，第2期 2014年2月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
基于高光谱成像技术的鲜枣裂纹的识别研究
余克强，赵艳茹，李晓丽，张淑娟”，何勇1* 1.浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州310058 2.山西农业大学工学院，山西太谷030801
Vol. 34 ,No. 2 .pp532-537 February 2014
摘要裂纹是衡量鲜枣品质的重要指标之一，果皮裂纹加速鲜枣的腐烂，导致鲜枣货架期的缩短，严重降低鲜枣的经济价值。采用高光谱成像技术在380～1030nm波段范围内对鲜枣裂纹的位置及大小信息特征进行快速识别。选用偏最小二乘回归（PLSR）、连续投影法（SPA)和全波段图像主成分分析（PCA），得到鲜枣裂纹相关的敏感波段。然后利用选取的鲜枣裂纹的敏感波段对建模集的132个样本建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别模型，并对预测集的44个样本进行判别。对PLSR-LS-SVM，SPA-LS-SVM和PCA-LS-SVM判别模型采用ROC曲线进行评判，得出PLSR-LS-SVM模型对鲜枣裂纹定性判别的结果（area=1，std =0)最佳。选取PLSR回归系数挑选出的5条鲜枣裂纹敏感波段（467，544，639，673和682nm)对应的单波段图像进行主成分分析，其中将主成分PC4的图像结合图像处理技术，最终识别出鲜零裂纹的位置、大小信息。结果表明，采用高光谱成像技术结合光谱图像处理可以实现鲜枣裂纹定性判别和定量识别的研究，为进一步开发相关仪器的研究提供理论方法和依据
关键词高光谱成像技术：鲜枣裂纹：定性判别：定量识别
中图分类号：S123；TP391.42
文献标识码：A
引言
鲜枣在成熟期由于降雨，果皮水溶性果胶的增加使得果皮生长应力降低，当果肉迅速膨胀，导致果皮出现裂纹门。鲜枣的果皮开裂加速了鲜枣腐烂变质，降低果实的商用价值。自前主要采用手工别除裂枣，不仅费时费力，而且对人工挑选的要求较高。因此，快速、准确地检测鲜枣裂纹对于提高水果晶质具有重要的意义
高光谱成像（HSI集光谱和数字图像信息于一体。目前，
该技术产泛在应用于农产品检测领域，不仅可以定量检测农产品内部品质（成熟度)、坚实度3]、SSC+等），还能对农产品的外部特征进行定性分析。近些年，研究人员运用高光谱成像技术进行了大量的研究，Wang等运用高光谱成像技术检测鲜枣的外部缺陷，利用少数敏感波段建立缺陷判别模型」；Cho等用高光谱荧光成像技术对樱桃西红柿的表皮损伤进行研究，取得较好的检测效果"]。
本研究采用高光谱成像技术对鲜零的裂纹进行定性和定量检测。在获取鲜枣高光谱数据后，提取相关感兴趣区的平收稿日期：2013-05-06，修订日期：2013-07-18
DOI; 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2014 )02-0532-06
均光谱，并采用PLSR，SPA和图像PCA分析得到鲜枣裂纹敏感波段，建立鲜枣裂纹判别的LS-SVM模型以及用ROC 曲线对判别模型进行评判，最终选用最优模型下敏感波段对应的高光谱图像进行分析，以获取鲜枣裂纹的位置、大小信息特征。
1实验部分 1.1鲜枣样本
实验所用的鲜枣(梨枣)采摘于山西太谷果园。为避免实
验中鲜枣表面距高光谱系统镜头的不同而造成的误差，本实验尽量选择大小和形状相近，裂纹特征比较明显的鲜枣作为样本，挑选176个鲜枣（85个裂纹鲜枣和91个正常鲜枣)进
行表面去污处理后，进行高光谱数据获取， 1.2高光谱成像系统和图像的获取
高光谱成像系统(图1)主要部件包括相机、光谱仪（380 ～1030nm）、镜头、卤素灯线光源、步进电机控制的传送带、计算机、暗箱等。为获得清晰、不失真的高光谱图像，需要对传送带的速度、镜头的曝光时间等参数进行调节，本研
基金项目：国家"十二五"科技支撑计划课题项目(2011BAD21B04)和国家自然科学基金项目(31071332)资助作者简介：余克强，1986年生，浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士生
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