[发明专利]一种大豆品质多参数的快速无损检测方法和装置

说明书

本发明提供一种大豆品质多参数的快速无损检测方法和装置，该方法包括：获取检测样品在不同波段下的二维灰度图像，将所有不同波段下的二维灰度图像合成三维高光谱图像；对三维高光谱图像按每粒大豆进行分割，确定每粒大豆的高光谱图像数据；从高光谱图像数据中提取出每粒大豆的光谱数据，将光谱数据经预处理和特征波段筛选后，分别输入预测模型，根据所述预测模型的输出结果确定每粒大豆的多个品质参数值。该方法无需破坏大豆种子本身，能同时对多个品种的检测样品提取光谱图像，实现对多个品种样品的多个品质同时检测；将所有波段下的二维灰度图像合成三维高光谱图像后，提取了多个特征波段的信息，可实现多品种多参数的高准确率检测。

技术领域

本发明涉及农产品无损检测领域，尤其涉及一种大豆品质多参数的快速无损检测方法和装置。

背景技术

大豆是世界上重要的经济作物，动物营养及食品加工业的植物食用油主要来自大豆种子。由于对能源的需求不断增加以及不可再生化石燃料的有限储备，来自植物的生物燃料（包括大豆）越来越受到行业的关注。在目前的育种计划中，大豆种子的营养价值，如糖、蛋白质、油和脂肪酸，通常用湿化学方法测量。湿化学分析的一般程序包括种子研磨、提取、鉴定和使用昂贵仪器进行定量。湿化学方法是破坏性的、耗时的、劳动密集的且昂贵的，并且不适合在育种计划中对大量单一种子进行品质分析。更重要的是，使用破坏性方法将破坏有可能在育种过程中很有育种潜能的种子，这在早期育种阶段是一个挑战，因为可用的种子数量本身就非常少。

然而，目前检测大豆的粗蛋白含量、脂肪酸含量、蔗糖含量的检测均需要经过复杂的生化试验，并且一种生化方法只能测定大豆的一个品质，而不能同时测定大豆的多个品质。即使通过高光谱成像技术实现大豆品质检测，也主要是对多个品种的单一品质进行检测。

发明内容

针对现有技术存在的对多个品种大豆的多个品质同时检测存在复杂性高及周期长的问题，本发明提供一种大豆品质多参数的快速无损检测方法和装置。

本发明提供一种大豆品质多参数的快速无损检测方法，包括：获取检测样品在多个波段下的二维灰度图像，将所有波段下的二维灰度图像合成三维高光谱图像；对所述三维高光谱图像按每粒大豆进行分割，确定每粒大豆的高光谱图像数据；从所述高光谱图像数据中提取出每粒大豆的光谱数据，将每粒大豆的光谱数据经预处理和特征波段筛选后，分别输入预测模型，根据所述预测模型的输出结果，确定每粒大豆的多个品质参数值；其中，所述预测模型是根据所述多个品质参数值已知的训练样本，以多个品质参数值作为标签，训练样本的每粒大豆光谱数据作为输入，进行训练后得到。

根据本发明一个实施例的大豆品质多参数的快速无损检测方法，将每粒大豆的光谱数据经预处理和特征波段筛选后，分别输入预测模型之前，还包括：根据训练样本，以已知的多个品质参数值为标签，以经预处理后筛选出来的所述多个特征波段对应的光谱数据作为输入，构建模型进行训练，得到所述预测模型。

根据本发明一个实施例的大豆品质多参数的快速无损检测方法，所述构建模型进行训练，得到所述预测模型之前，还包括：获取训练样本在预设波长范围下不同波段的二维灰度图像，将所述不同波段的二维灰度图像合成三维高光谱训练图像；对所述三维高光谱训练图像按每粒大豆进行分割，确定每粒大豆的高光谱图像训练数据；以整粒大豆图像为感兴趣区域获取每粒大豆的光谱数据；根据无信息变量消除法、遗传算法或逐步线性回归算法，光谱数据的不同波段进行筛选，得到所述多个特征波段。

根据本发明一个实施例的大豆品质多参数的快速无损检测方法，所述得到所述预测模型之后，还包括：根据已知品质参数值的预测集样本对所述预测模型的准确性进行校验；若准确性不满足预设条件，则重新选取特征波段，对所述预测模型进行训练。

根据本发明一个实施例的大豆品质多参数的快速无损检测方法，所述合成三维高光谱图像之后还包括：获取白色光谱参考标准校准板图像，以及获取全黑校正图像；根据所述白色光谱参考标准校准板图像和所述全黑校正图像，对所述高光谱图像数据进行黑白校正。