基于高光谱成像的蔬菜新鲜度检测-电子发烧友网

蔬菜新鲜度的检测对于流通过程中质量控制具有重要意义。农产品细胞内的ATP含量水平直接反映细胞的活性,在产后贮藏过程中可作为农产品新鲜度和品质的一种评价指标。近年来，高光谱成像技术在农产品安全检测方面的应用取得了良好效果，并在不断深入发展中。高光谱成像技术图谱合一的优点，使其在形态检测、内部品质诊断方面具有较大潜力。

不同品种蔬菜叶片的光谱图像对比分析

高光谱成像数据立方体由三部分组成: 空间 X 维、空间 Y 维、光谱维, 空间 X 维和空间 Y 维构成图像维。利用 R、G、B 三基色这三个分量来表征颜色。R、G、B 三原色的特征波长分别为 680、550、450 nm。在ENVI 里从高光谱数据立方体中提取出不同蔬菜叶片的 RGB 高光谱图像, 四种蔬菜叶片高光谱成像图分别如图 2 中(1)、(2)、(3)、(4)所示。从图中我们可以很直观地分析辨别四种蔬菜的叶色变化、叶片形态、叶面积, 进而发现小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜四种蔬菜品种叶形的差异, 说明利用高光谱成像技术可直观对蔬菜叶片的种类进行定性识别分析。

图1 蔬菜菜叶实验装置图

图 2 样品叶片 RGB 成像图

(1)小白菜(2)菠菜(3)油菜(4)娃娃菜

不同失水时间的高光谱成像效果与机器视觉图像处理结果对比分析

小白菜叶片的机器视觉图与高光谱RGB成像效果对比图如图3(1)、3(2)所示。从两图中可知：随着叶片在四个时间段下失水程度的加深，机器视觉图与高光谱成像图都可以清晰地表示出小白菜叶片分别在失水不同时间段下的叶片状态。失水时间越长，叶片萎缩，面积变小，叶片周围发生褶皱。将蔬菜叶片的高光谱成像图进行局部放大，圈定感兴趣的区域，提取其中的光谱原始光强值，能够进一步结合蔬菜叶片内部的组分信息变化对蔬菜叶片新鲜度进行分析。基于高光谱成像可以从图像和光谱两个角度对小白菜叶片的新鲜度进行分析，效果要优于机器视觉。

图 3(1) 小白菜叶片不同失水时间段下的机器视觉图

图3(2) 小白菜叶片不同失水时间段下的高光谱成像图A

图 4 小白菜叶片光谱提取效果图

不同失水时间下四种蔬菜叶片平均 SPAD 值对比分析

分别在失水0、10、24、48h四个时间段里，对小白菜、菠菜、油菜三种蔬菜叶片的SPAD值取平均值进行分析，如表2所示。结果表明：小白菜、菠菜随着失水时间的加剧，叶片干枯，所测得的叶片平均SPAD值随着失水时间的增加而逐渐增大，究其原因，是由小白菜和菠菜叶片内的叶绿素随着水分的缺失而沉降，叶绿素色素加深所致。而油菜在失水0、10、24h的前三个失水时间内，叶片叶绿素趋势变化特征基本与小白菜和菠菜一致，均随着水分的缺失加剧，叶片平均SPAD值增大，并同时要比小白菜和菠菜的叶片平均SPAD值要高，这是因为油菜的叶片所含有的叶绿素值要更大些，以上三者的叶片特征可以直观通过高光谱成像的效果得到。

表2 四种蔬菜叶片平均SPAD值

结论

高光谱图像技术是图像和光谱两种技术结合的产物，可以实现对蔬菜品种及成分的检测，是多种信息融合检测果蔬综合品质的首选方法。、获取四个蔬菜品种叶片分别在失水0、10、24、48h的光谱成像图，并与同时采集的机器视觉图进行对比分析可知，蔬菜在失水过程中，高光谱图像能反映其外观形态及内部叶绿素的变化，从而达到对蔬菜叶片内外品质的综合分析，从而实现对新鲜度的全面判断，这是机器视觉所无法比拟的，利用高光谱成像来辨别蔬菜叶片新鲜度是可行的。