應用案例

（無人機機載高光譜成像系統）

2022-05-12

高光譜成像的紅提總酸與硬度的預測及其分布可視化

0引言

葡萄是世界四大水果之一，紅提葡萄又名紅地球葡萄，原產于美國，是美國加利福尼亞州立大學研究人員通過雜交實驗培育而成的一個葡萄品種，自 1986 年引入我國以來，在我國廣泛種植。紅提因含有較豐富的維生素、礦物質、氨基酸等，成為我國鮮食葡萄的主要品種之一。紅提果實飽滿，鮮食可口，營養價值高，深受人們的喜愛。隨著消費者購買能力的提升，紅提的內部品質成為決定銷售的決定性因素，直接影響著商品的價值。

總酸和硬度一直是反映水果成熟度的重要指標。總酸是水果的重要品質之一，決定了果實的風味，是消費者進行購買時的重要參考，也是反映水果成熟狀態的重要指標?？偹岷渴瞧咸哑焚|和風味形成的關鍵物質，同時也影響著葡萄酒的結構性和清爽性，此外，葡萄酒中的果香也是由葡萄內部的酸在發酵過程中參與酯化反應而產生。水果的硬度是判斷其成熟狀態和腐爛程度的一個重要指標，它決定了水果的耐貯性和成熟度，采后紅提果實質地不斷發生變化，內部組織變軟，風味變差，特別是在長距離運輸過程中，擠壓易造成果粒機械損傷，嚴重影響紅提的感官性能、品質和商品價值。因此檢測紅提的總酸和硬度具有重要意義。

1材料與方法

1.1 材料

本文提及的實驗材料均為處于生長期的紅提果粒樣本。在武漢小宛葡萄園選取 10 棵紅提植株并編號用來研究紅提硬度和總酸的變化。由紅提開花時間確定實驗周期為從紅提開花后生長發育的第61 d 持續到第 116 d，每隔 5 d 進行 1 次采樣，每次采集實驗樣本為 10 串紅提，共采樣 12 次，在每串的上部、中部、下部，各挑選 2 粒（每串共 6 粒紅提）大小相近的完整紅提果粒共 720 個，各選取360 個紅提果粒作為紅提總酸和硬度的實驗樣本。為了保證實驗效果，樣本于實驗當天采摘，采摘后將紅提樣本進行編號，需將編號后的樣本立即放入溫度設置為（22±1）℃，相對濕度為 65%的恒溫恒濕箱中保存 12 小時。

1.2 高光譜圖像采集與校正

本實驗中高光譜成像系統的參數設置為：相機曝光時間為 0.15 s，平臺移動速度為 1.7 mm/s，移動范圍為 0~245 mm，樣本平臺與鏡頭的距離為 420 mm。高光譜成像系統在實驗前應進行預熱，本實驗設定預熱時間為 30 min。受暗電流及 CCD 相機芯片不穩定的影響，高光譜系統采集到的圖像會帶有一定噪聲，為保證實驗精度還需提取對高光譜圖像進行黑白校正。黑白校正過程如下：

 ①將標準白板（聚四氟乙烯長方形白板）放在圖像信息采集平臺上，獲得白板的圖像信息 IW； 

②蓋上相機蓋，獲得全黑圖像的圖像信息 ID， 

③將紅提樣本放在采集平臺上獲得原始高光譜漫反射圖像信息 IR。 

根據公式（1）得到校正后樣本的圖像信息 R：

1.3 紅提硬度和總酸的測定

總酸測定：將通過擠壓裝置得到的果汁，參照 GB/T 12456-2008《食品中總酸的測定》方法，計算總酸的公式如 2 所示：

式中：c 為 Na OH 標準溶液濃度/（mol/L）；V 為樣品滴定時消耗 Na OH 溶液的體積/m L；V0 為空白試驗消耗的 Na OH 溶液體積/m L；K 為換算系數（紅提中主要為酒石酸，K 取 0.075）；m 為樣品質量/g。 

硬度測定：將進行光譜檢測后的紅提樣品橫向放置在質構儀的試驗臺上，用 P100/R 探頭，設置測前速度為 2.0 mm/s，測試速度為 1.0 mm/s，測后速度為 2.0 mm/s，起始力設置為 0.05 N，壓縮距離為 8.0  mm，對紅提果粒進行橫向壓縮，壓縮部位為紅提的中部位置。在進行壓縮時，隨著位移的增大，果粒受到的壓力顯著增大，當壓縮到一定的位置時，果實在較大的壓力下會出現脆斷，壓力迅速減小，試驗選取在整個壓縮過程中果粒所能承受的壓力作為評判果實硬度的指標。

2 數據處理

2.1 紅提單個果粒光譜數據提取

高光譜的數據采集在自制的帶孔載物平板上進行，因自制的載物平板上可以同時放置 15 粒紅提果粒，需要分別對單粒圖像作為感興趣區域（Region Of Interest，ROI）進行分割，然后提取單粒紅提的光譜信息進行研究。在某軟件上對高光譜圖像進行處理，選擇圖像中整粒紅提的圖像作為 ROI，每粒紅提分三種不同的放置模式（果柄側朝上、果柄側朝下，橫放）分別采集單粒紅提的三次高光譜信息，平均光譜為上述三種放置模式獲得的數據進行平均，因之前的研究已經表明平均光譜的效果明顯好于其他的放置模式，本研究直接提取感興趣區域的平均光譜作為原始光譜進行分析研究。

分析時剔除因噪聲、外界光照等因素的影響，本文選取 450  nm~1000  nm（含有 439 個波長點）的波長點進行建模。在進行感興趣區域提取時，由前期的研究結果可知，背景與紅提果粒區域的反射率在 726.6 nm 處差值較大，因此選取 726.6 nm 處的灰度圖像進行果粒區域的提取，首先采用 Otsu閾值分割方法獲得二值圖像，然后利用中值濾波和腐蝕運算，得到二值圖像并將該二值圖像作為掩膜模板對灰度圖像進行掩膜操作，最后依次將每個果粒分割出來，依次提取高光譜圖像中單個紅提果粒的平均光譜信息。

2.2 光譜數據預處理

因外界環境、儀器噪聲的影響，使得采集的原始光譜包含較多的無用信息和噪聲，影響后期模型的建立和穩定性。選擇合理的光譜預處理方法可有效的消除冗余信息，提高模型的穩定性和精度，因此，在進行建模前進行光譜的預處理是相當重要的。本研究建模前*行光譜預處理，能有效的消除由于儀器噪音、暗電流等因素的影響，通常為了保證模型的準確性，研究中采用的光譜預處理方法包括：標準正態變量變換（Standard  Normal  Variable  transformation，SNV）、卷積平滑處理法（Savit Zky-Golay，SG）等，并針對不同的研究指標確定一種適合的光譜預處理方法。

3紅提果粒總酸與硬度的分布

3.1 果?？偹岱植伎梢暬?/span>

利用高光譜圖像采集系統，分別采集生長期紅提果粒的高光譜圖像信息，采集的高光譜原始圖像如圖 1(a)所示，該圖像中包含 15 粒紅提果粒。選取其中的一次高光譜采集圖像，首先分割出每粒紅提的圖像。利 用 Matlab  2017a 編 程 提 取 高 光 譜 圖 像 中 每 一 個 像 素 點 的 光 譜 信 息 ， 根 據MSC-CARS-SPA-PLSR 模型計算出各個像素點的紅提果粒總酸分布圖，如圖 1(b)所示。圖中藍色代表總酸的值 0（g/kg），紅色代表總酸的值 3（g/kg），從藍色到紅色代表總酸逐漸上升。通過可視化可以清晰的明確紅提總酸的分布規律，由圖 1(b)可知，1、2、10、11、12、13 號紅提果粒為深紅色，果實相對成熟，通過總酸的偽彩色圖像可視化分布可知紅色像素點相對較少，表明總酸的含量較低，3、4、5、6 號紅提果粒顏色較綠，果實相對不成熟，通過總酸的偽彩色圖像可視化分布可知紅色像素點相對較多，表明總酸的含量較高，總酸含量較高，表明隨著果粒的逐漸成熟，總酸的含量降低，與實際的化學實驗結果相一致，從而證明了紅提果粒總酸可視化的正確性。對單個的果粒進行分析，紅提中間位置的總酸含量相對較高，可能與內部的紅提果核有關，表皮附近的總酸含量相對較少。

3.2 果粒總酸分布可視化

利用高光譜圖像采集系統，分別采集生長期紅提果粒的高光譜圖像信息，選取其中的一次高光譜采集圖像，首先分割出每粒紅提的圖像，利用 Matlab 2017a 編程提取高光譜圖像中每一個像素點的光譜信息，根據 SG-CARS-PLSR 模型計算出各個像素點的紅提果粒硬度分布圖，如圖 1(c)所示。圖中藍色代表硬度的值 5 N，紅色代表硬度的值為 30 N，從藍色到紅色代表硬度逐漸上升。通過可視化可以清晰的明確紅提硬度的分布規律，由圖 1(c)可知，1、2、11、12 號紅提果粒為深紅色，果實相對成熟，通過硬度的偽彩色圖像可視化分布可知紅色像素點相對較少，表明硬度的含量較低，3、4、5、9、15 號紅提果粒顏色較綠，果實相對不成熟，通過硬度的偽彩色圖像可視化分布可知紅色像素點相對較多，表明硬度的含量較高，硬度較高，6 號紅提果粒雖然顏色較輕，但果實較軟，因此的硬度值較低；表明隨著果粒的逐漸成熟，硬度降低，與實際的化學實驗結果相一致，從而證明了紅提果粒硬度可視化的正確性。對每個紅提果粒進行分析可知，在 6、7、11、12 號紅提果粒中紅提果柄側及中間位置的紅色區域面積相對果柄另外一側較多，表明果柄側及中間位置硬度含量相對較高，也與實際情況中果柄側顏色相對較青相一致。

（a）高光譜原始圖像

（b）總酸分布可視化圖

（c）硬度分布可視化圖

圖 1  紅提果?？偹岷陀捕鹊姆植伎梢暬瘓D

4 結論

本文以高光譜成像技術為主要技術手段，以生長期的紅提果粒為研究對象，采集紅提果粒高光譜信息構建了紅提果粒總酸和硬度檢測模型，通過比較分析，得到了紅提果?？偹岷陀捕鹊念A測模型，并通過偽彩色圖像實現紅提果?？偹岷陀捕鹊目梢暬植肌Ｖ饕Y論如下：

 （1）紅提果粒總酸的模型是通過二次波段提取的方法，紅提果粒硬度的模型是通過一次波段提取的方法。 

（2）對生長期內的紅提果粒進行建模分析，深入分析不同檢測方法對各指標的預測優劣，得到的預測模型：總酸的檢測模型為 MSC-CARS-SPA-PLSR 模型，其預測集相關系數 Rp 和均方根誤差 RMSEP 分別為 0.9851、1.3482，RPD 為 5.6642；硬度的檢測模型為 SG-CARS-PLSR模型，其預測集相關系數 Rp 和均方根誤差 RMSEP 分別為 0.9291、7.9354，RPD 為 2.5108。

 （3）分別利用 MSC-CARS-SPA-PLSR、SG-CARS-PLSR 預測模型計算出高光譜圖像中每個像素點的紅提果粒的總酸和硬度值，結合偽彩色圖像處理技術得到可視化分布圖，結果表明采用高光譜成像技術可以實現紅提果?？偹岷陀捕鹊姆植伎梢暬?，為直觀監測紅提果粒生長狀態及成熟度判別提供可靠的理論依據。

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