基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验

摘要：

针对柑橘果径、着色率和内部糖度3 项关键品质指标,基于双锥滚子式果杯传输线设计了一套柑橘综合品质无损检测分级系统,该系统主要包括喂料部分、机器视觉检测模块、近红外光谱检测模块和分级执行部分.机器视觉检测模块采用单相机拍摄不断翻滚的柑橘视频来获取大量不同姿态的柑橘图像,并进行轮廓提取,以单个柑橘所有帧图像的最小外接圆直径的平均值计算果径,以每一帧图像得到的其二维黄色占比的平均值作为全表面着色率.在近红外光谱检测模块中设计了透射式光路,采集柑橘透射率光谱,并按在线检测时柑橘出现的两种高频姿态建立了混合姿态糖度检测模型,对比不同预处理方法下的建模结果,选取应用效果较优的多元散射校正(MSC)后建立的偏最小二乘法(PLS)模型.在线试验结果表明:果径检测的最大绝对误差为-1.42 mm,着色率检测的最大绝对误差为0.048,糖度检测结果的相关系数为0.817,均方根误差为0.658%.内外品质的联合检测分级按判别树决策方法确定了 3 种品质的联合分级方式,在分选速度为 5 个/s时,综合分级的平均准确率可达到91.16%,该检测分级系统整体结构简单,对于类球形水果具有较强的适用性,在产业化应用上有很大的潜力.

关键词：柑橘、无损检测、机器视觉、近红外光谱、分级

所属期刊栏目：45

分类号：TS255.35(食品工业)

资助基金：湖南省自然科学基金资助项目;湖南省林业杰青培养科研项目;湖南省重点研发计划项目;湖南省教育厅科学研究重点项目

在线出版日期：2024-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：38-45