光学学报2012-基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试解读(共20页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上第卷第期年月光学学报，文章编号：（）基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究薛龙黎静刘木华（华东交通大学机电工程学院，江西南昌；江西农业大学工学院，江西南昌）摘要以脐橙为研究对象，初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法。用蒸馏水把农药分别配置成：，：和：倍的溶液。然后把同种不同浓度的溶液滴到个洗净的脐橙表面。溶液量约为，弘和弘，脐橙表面形成一个×的矩阵形状。将水果放置到通风阴凉处放后，拍摄图像。采集脐橙在范围的高光谱图像，应用主成分分析方法（）获得特征波长的图像，应用第三主成分图像（）并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测。检测结果表明，高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显。关键词医用光学与生物技术；高光谱图像；无损检测；主成分分析；农药残留文献标识码：中图分类号，【，；：，肛，（）（）砷；引言用价值的引。王玉田等运用荧光光谱检测出水果表面残留的农药。胡淑芬等运用激光技术对水果表面农药残留进行了试验研究。肖怡琳等采用激光拉曼光谱检测技术和激光诱导荧光技术对多种农药进行了检测。周小芳等应用不同波长激光光源研究水果表面农药残留的拉曼检测。随着人们生活水平的提高，健康环保意识的增强，消费者越来越关注果蔬的质量安全问题，其中果蔬表面的农药残留问题尤其备受关注。果蔬表面的农药残留不仅会危害消费者的健康，而且还会影响果蔬的出口贸易。虽然对农药检测已经有了许多成熟可行的方法，但现行方法大都费时、速度慢，而且是破坏性的检测。无损检测具有快速、简便、在线检测等特点，所以研究农药残留无损检测的方法是非常有实收稿日期：；收到修改稿日期：基金项目：国家自然科学基金（）资助项目。等应用荧光光谱图像检测苹果表面的污染物。等应用激光诱导荧光多光谱图像技术检测出水果表面的各种粪便污染物。作者简介：薛龙（一），男，硕士，讲师，主要从事机械工程方面的研究。：导师简介：刘木华（），男，博士，教授，主要从事农产品品质无损检测和光谱图像等方面的研究。：（通信联系人）万方数据光学高光谱图像技术结合了光谱分析和图像处理的技术优势，对研究对象的内外部品质特征进行检测分析，赵杰文等利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤，准确率为，等分别应用高光谱图像技术对不同成熟度的草莓表面损伤、苹果的表面缺陷及芒果的成熟度检测进行了试验研究。等应用高光谱设备采集荧光图像检测鸡肉品质，准确率达到。本文采用高光谱图像技术检测水果表面农药残留，并通过数字图像数据处理方法寻求能准确辨别水果表面农药残留的最佳波长图像，为实现对水果的无损快速在线检测技术提供依据。试验材料与方法试验材料以江西赣南脐橙为研究对象。所用的农药是杜邦万灵（）牌，有效成分是灭多威（）可溶性液剂，属于氨基甲酸酯类杀虫剂。用蒸馏水把农药分别配置成：，：和：倍的溶液。然后用滴管，把同种不同浓度的溶液滴到洗净的脐橙表面，在脐橙表面形成一个×的矩阵形状（图）。图中从左到右农药溶液量约为弘，弘和肛，共个脐橙。将水果放置到通风阴凉处放后，拍摄图像。图农药样品在水果表面的布置图高光谱图像采集系统示意图万方数据学报卷试验装置试验的高光谱图像数据是基于光谱仪的高光谱图像系统采集得到的。图为高光谱图像采集系统示意图，由台照相机（，瑞士），台行扫描光谱摄制仪（），的光纤卤素灯（，）和一套输送装置等部件组成。光谱范围，光谱分辨率为。数据采集与预处理成像光谱仪是将影像传感器的空间表述同光谱仪的分析能力结合在一起。它们有几百个狭窄波谱通道，因此成像光谱仪为影像中的每一个像元提供完整的波谱曲线。图为典型高光谱图像，其中，代表某一波长下的像元坐标信息，第三维是代表波长信息，因此高光谱图像也称之为高光谱立方或高光谱数据立方。图高光谱图像不意图高光谱图像数据的采集使用（，）软件平台，预先确定好相机的曝光时间与平台移动速度，以确保图像清晰，最终获得××的高光谱图像；数据的处理采用（，）和（，）。由于摄像头中暗电流的存在以及水果表面形状的不同，光强分布较弱波段下的图像噪声的影响较大，因此必须对图像进行预处理，以消除部分噪声的影响。在与采集样品相同的条件下，盖上镜头盖进行样品的采集，得到一个全黑的图像。然后对采集样品图像进行预处理得到图像，（）结果与讨论在稀释浓度分别为：，：，：倍溶液和没有涂抹农药的表面的高光谱图像中，取矩形的期薛龙等：基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究感兴趣区域（），然后计算这些像素在每一个波长下的平均值，光谱曲线如图所示。可以看出，在范围内，稀释倍数分别为：，：的溶液和没有涂抹农药的表面的光谱曲线几乎重合，在后续数据处理时不采用这段范围。在范围内，上述四条光谱曲线差别明显，因此实验所选定的波长范围是啪。还可看出，在波段范围内，涂有：农药的光谱曲线明显高于其他光谱曲线，因此该波段范围可以较容易地检测出高浓度氨基类农药的残留。：景翟。蚕；。澎§：一一一一。、，：“。万方数据图涂有氨基类农药的脐橙主成分分析的前个主成分图像（）（）中值滤波，然后通过合适的阈值分割和一图像得到二值图像，最后完成水果表面农药残留的特征提取。分割后一和主成分图像的二值图如图所示，图中箭头代表检测的误检点。虽然该二值图像没有明显地检测出全部：农药所在的位置，但是的二值图像对：和：农药所在的位置的检测非常明显，误检点也比少很多。表是应用一图像的检测结果，可见对高浓度氨基甲酸酯类农药溶液的检测准确率很高。图分割后的二值图像表应用图像检测结果：每一个单独的图像都是由一些显著波长线性组合而成的。图是根据和图像的特征向量绘制的图像光谱曲线权重系数图，图中每一处波峰和波谷都代表了一个显著波长，与是的特征波长，姗，光学，和是的特征波长。图一和一图像光谱曲线权重系数一一图分别给出了这几个特征波长下脐橙的灰度图像，可以看出图中除波长下的图像外，其余图像都较明显地检测到涂有：和：倍溶液农药的污染点。在实际应用中，通过确定几个特征波长，根据这些波长图像和权重系数分别生成与一和一图像相似的图像。就可以采用一个多光谱图像采集系统来实现水果表面农药残留的快速在线无损检测。图不同波长下的灰度图像结论应用高光谱图像技术对水果表面农药残留的检测进行了初步研究。应用主成分分析方法对所获得的高光谱图像进行分析，并找出特征波长下的图像。应用这些特征图像，经过图像处理技术，可以检测出水果表面农药残留，特别对较高浓度农药残留的检测。但对低浓度农药检测还没有精确的辨认。实验结果表明，基于高光谱图像检测技术可以检测出水果表面的农药残留，特别是在选定某些特征波长后，万方数据学报卷可以实现水果表面农药残留的在线快速检测，适应于水果农药残留无损检测的未来发展方向。参考文献。，。，（）：黎静。薛龙，刘木华等基于计算机视觉的脐橙分级系统研究江西农业大学学报，（）：（），（）：章程辉，刘纯青，刘木华应用射线图像技术检测红毛丹内部品质的试验研究江西农业大学学报。，（）：，。，（）：千田，李艳春，林洪彬等小波神经网络在农药荧光光谱识别中的应用传感技术学报，（）：，。（）：胡淑芬，刘术华，林怀蔚基于激光图像的水果表面农药残留检测试验研究江西农业大学学报，（）：，黝。（）：肖怡琳，张鹏翔。钱晓凡几种农药的显微拉曼光谱和荧光光谱光谱学与光谱分析。（）：。，（）：周小芳。方炎，张鹏翔水果表面残留农药拉曼光谱研究光散射学报，（）：，：。，。，：，：。，（）：。甜，（）：赵杰文，刘建华。陈伞胜等利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤农业机械学报，（）：，：，。：，甜，（）：基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究作者：作者单位：薛龙， 黎静， 刘木华， Xue Long， Li Jing， Liu Muhua薛龙,Xue Long(华东交通大学机电工程学院,江西,南昌,330013;江西农业大学工学院,江西,南昌,330045)， 黎静,刘木华,Li Jing,Liu Muhua(江西农业大学工学院,江西,南昌,330045)光学学报ACTA OPTICA SINICA2008,28(12)13次刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：参考文献(15条)1.黎静;薛龙;刘木华 基于计算机视觉的脐橙分级系统研究期刊论文-江西农业大学学报 2006(02)2.章程辉;刘纯青;刘木华 应用X射线CT图像技术检测红毛丹内部品质的试验研究期刊论文-江西农业大学学报2005(06)3.王玉田;李艳春;林洪彬 小波神经网络在农药荧光光谱识别中的应用期刊论文-传感技术学报 2004(04)4.胡淑芬;刘术华;林怀蔚 基于激光图像的水果表面农药残留检测试验研究期刊论文-江西农业大学学报2006(06)5.肖怡琳;张鹏翔;钱晓凡 几种农药的显微拉曼光谱和荧光光谱期刊论文-光谱学与光谱分析 2004(05)6.周小芳;方炎;张鹏翔 水果表面残留农药拉曼光谱研究期刊论文-光散射学报 2004(01)7.Kim Moon S;Alan M.Lefcourt;Chen Yud-Ren Ns-scale timeresolved laser induced fluorescence imagingfordetection of fecal contamination on apples 20048.Alan M.Lefcourt;Kim Moon S;Chen Yud-Ren Automated detection of fecal contamination of applesbymulti-speetral laserinduced fluorescence imaging外文期刊 20039.Moon S.Kim;Alan M.Lefeourt;Yud-Red Chen Automated detection of fecal contamination of apples basedon multispectral fluorescence image fusion外文期刊 2005(1)10.Angela 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