[发明专利]一种基于声振多域谱与近红外光谱信息融合的梨果早期内部病害无损检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于声振多域谱与近红外光谱信息融合的梨果早期内部病害无损检测方法及装置，所述检测方法是，同时完成早期病害梨果和健康果进行声振多域谱和近红外透射光谱采集，得到的原始数据集经过预处理、特征提取后构建最佳特征集，然后采用机器学习算法分别建立融合声振多域谱特征与透射光谱特征的判别模型，实现早期内部病害梨果的准确判别。通过上述方式，该方法及装置能够快速准确的检测出具有早期内部病害的梨果，尽可能实现内部病害的早发现，对提高梨果商品率和市场竞争力，促进梨果产业快速健康发展具有重大意义。

技术领域

本发明属于农产品品质快速无损检测技术领域，特别是涉及一种基于声振多域谱与近红外光谱信息融合的梨果早期内部病害无损检测方法及装置。

背景技术

中国是世界上最大的梨果生产国，新疆作为梨果主产区之一，2017年新疆香梨和苹果产量分别为123.09万吨和144.17万吨，是新疆果农重要增收创汇果品。苹果和香梨都存在不同程度内部病害，红富士苹果的霉心病果率为27.78％，贮藏期发生黑心病的库尔勒香梨最高可达30％。梨果病变体积低于5％时，果肉完好无损，不影响食用，依然具有商品价值，但由于梨果内部病害的隐蔽性，根本无法及早发现，很容易发展至腐烂变质，甚至感染整箱整垛健康果，给果商和水果保鲜企业造成严重的经济损失。此外，病害果果肉富集大量毒素，混入果汁、果酒、水果罐头等深加工环节，使果汁毒素超标(欧盟标准规定果汁毒素Mmax≦50μg/Kg)，这不仅严重危害人体健康，而且使我国果汁出口率极低。因此，探索一种梨果内部病害无损检测方法，尽可能实现内部病害的早发现，对提高梨果商品率和市场竞争力，促进梨果产业快速健康发展具有重大意义。

近年来，国内外研究学者尝试基于不同检测技术针对梨果内部病害无损检测问题开展了大量基础性研究。梨果内部病害无损检测所采用的方法主要有X射线成像法，核磁共振技术，近红外光谱分析技术和声学振动技术等。从所采用的技术手段看，每种方法都有一定的局限性，至今还没有出现一种针对梨果早期内部病害检测精确度高、检测速度快的无损检测方法。X射线成像法对安全防护要求高，不利于该方法推广应用。核磁共振技术所采用设备过于昂贵且具有成像速度慢、检测分析过程复杂的缺点。近红外光谱法由于光散射效应、谱峰重叠及基线漂移等因素的干扰，使早期轻微病害识别精度的提升受到限制。声振法是技术设备较为低廉的传统无损检测法，本课题组徐虎博等(2017)基于声振法的共振频率对香梨黑心病进行了判别研究，当病害程度较高时，健康果与病害果的共振频率差异大，黑心病的检测准确率可达96.7％，高于Shendereyetal.(2010)和郭志明等(2016)近红外透射光谱对苹果近似程度内部病害的识别准确率。但是，当病害程度较低时，健康果与病害果的共振频率差异小，难以判别共振频率变化是否是内部病害引起的，黑心病判别准确率仅为3％。显然，仅从声振响应信号中提取频域特征参数，未能充分挖掘与梨果内部病害相关的更为丰富全面的其它潜在信息，很可能是声振法对早期内部病害香梨检测精度较低的原因之一。既然声振响应信号的多域谱特征参数敏感于梨果组织物理信息变化，而近红外光谱更胜于获取梨果组织有机分子含氢基团化学特征信息变化。倘若声振法与近红外光谱法相结合，充分利用两种检测方法的长处，取长补短，实现对内部病害果理化信息融合，可以更全面了解梨果内部病害发展程度，有助于大幅度提高梨果早期内部病害的检测精度，是梨果早期内部病害快速无损检测一个新的研究趋势，这也是一个全新的思路，没有相关的专利文献。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于声振多域谱与近红外光谱信息融合的梨果早期内部病害无损检测方法及装置，特别是采用不同的信息融合技术分别构建融合了声振多域谱和近红外透射光谱信息的病害判别模型，可以实现梨果早期内部病害的准确检测，为今后梨果内部病害在线检测技术研发提供必要的科学依据，解决了目前梨果分级、贮藏过程中梨果早期内部病害检测精度较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：包括以下步骤：