Identificação da castanha-da-boca dividida por técnica de imagem hiperespectral

Neste estudo, uma câmera hiperespectral de 400-1000nm foi aplicada, e o FS13, um produto da Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., poderia ser usado para pesquisas relacionadas.,a resolução do comprimento de onda é melhor que 2,5 nm e podem ser alcançados até 1200 canais espectrais. A velocidade de aquisição pode atingir 128 FPS em todo o espectro,e o máximo após a seleção da faixa é 3300Hz (suporte à seleção da faixa multi-região).

A castanha é uma das nozes comestíveis da China, de alta qualidade e baixo preço, rica em nutrientes, a produção anual ocupa o primeiro lugar no mundo.Schizorhynchus é um dos índices importantes para avaliar a qualidade externa do castanhaSchizorhynchus é um tipo de castanha cuja casca é rachada em condições naturais de produção ou danificada por forças externas, como danos mecânicos.A polpa exposta da castanha pode facilmente levar a uma série de problemas de segurança alimentarNo momento, a castanha de boca dividida adota principalmente a triagem manual, que é subjetiva e tem uma elevada taxa de erro de triagem.O estudo de um método eficaz e aplicável para a detecção da castanha-da-boca pode lançar as bases para a rápida detecção e classificação não destrutiva da castanha-da-boca.- tendo em conta os métodos de identificação das castanhas defeituosas, o grupo de investigação realizou algumas pesquisas na fase inicial,mas não há relatório sobre os métodos de identificação de defeitos da boca rachada em castanhas defeituosasA tecnologia de espectroscopia infravermelha próxima permite a detecção rápida, não destrutiva e eficaz de informações internas sobre a qualidade dos produtos agrícolas.A tecnologia de visão automática pode refletir bem as características externas dos produtos agrícolas, foram amplamente utilizados na detecção da qualidade dos produtos agrícolas, mas ambos não podem satisfazer os requisitos de detecção da qualidade interna e externa dos produtos agrícolas.Com o rápido desenvolvimento da ciência e da tecnologia e o rápido desenvolvimento da tecnologia informática, a tecnologia de detecção de imagem hiperspectral, que integra espectro e imagem, tem sido cada vez mais apreciada pelos investigadores no domínio dos ensaios não destrutivos de produtos agrícolas.As imagens hiperespectrais podem registar abundantes informações sobre a qualidade dos produtos agrícolas e podem ser utilizadas para detectar a qualidade interna e externa dos produtos agrícolasOs estudiosos no país e no exterior aplicaram a tecnologia de imagem hiperespectral para testes não destrutivos de frutas, vegetais, chá e carne e obtiveram bons resultados.Não existe estudo sobre a detecção de castanha-da-boca dividida por tecnologia de imagem hiperespectralNeste artigo, a tecnologia de imagem hiperespectral é utilizada para identificar a castanha de boca dividida, extrair e analisar as curvas espectrais da castanha de boca dividida e da castanha qualificada,selecionar o comprimento de onda característico, adotar o algoritmo de proporção de banda, extrair a imagem cooperativa através de filtragem de textura e combiná-la com uma série de morfologia matemática para completar a identificação da castanha de boca dividida,que pode fornecer uma nova ideia para a detecção online de castanha de boca dividida.

Neste artigo, a tecnologia de imagem hiperespectral foi usada para identificar castanha de boca dividida.

1) Os comprimentos de onda característicos (477 nm, 769 nm e 923 nm) foram seleccionados por análise dos componentes principais,e a imagem de relação de banda obtida por diferentes combinações dos comprimentos de onda característicos e a imagem de banda única no comprimento de onda característico foram analisadas e comparadas, indicando que a faixa de 769 mm/923 nm poderia melhor refletir a região do bico dividido do que a imagem, e era mais propícia à extração de características do bico dividido.

2) Foi analisada a imagem da relação de banda de 769 nm/923 nm, foi extraída a imagem baseada na filtragem colaborativa de textura,e a região alvo foi extraída combinando segmentação de limiar e morfologia matemáticaA taxa de reconhecimento correto do bico rachado foi de 94,3%, a taxa de reconhecimento do castanho qualificado foi de 96,8% e a taxa de reconhecimento global atingiu 95,5%.O filtro baseado no sistema de detecção de imagem hiperespectral do tipo filtro foi concebido para realizar a detecção de imagem on-line., a detecção rápida e não destrutiva da castanha-da-boca.