【摘要】：針對蘋果內(nèi)部缺陷在線檢測的產(chǎn)業(yè)技術(shù)需求,研究基于透射光譜技術(shù)的蘋果內(nèi)部缺陷在線檢測系統(tǒng)。研究設(shè)計了光源套件、專用光纖和果托式輸送單元等關(guān)鍵部件,提升在線透射光譜質(zhì)量、降低熱損傷和機械損傷;解決了光電信號干擾問題,開發(fā)了專用檢測軟件,實現(xiàn)蘋果內(nèi)部品質(zhì)信息的無損在線獲取。比較分析了正常蘋果與腐心病果的光譜響應(yīng)差異,優(yōu)化參數(shù)后設(shè)置在線檢測速度3個/秒,觸發(fā)控制光譜采集時間80 ms。在選擇特征波長的基礎(chǔ)上利用線性判別分析建立了蘋果腐心病的在線判別模型,預(yù)測的總體識別率達90%以上。研究結(jié)果表明該系統(tǒng)可以實現(xiàn)蘋果內(nèi)部缺陷的快速、無損在線檢測。
[Abstract]:In order to meet the industrial requirements of on-line inspection of apple internal defects, a transmission spectrum based on-line detection system of apple internal defects is studied. In order to improve the quality of on-line transmission spectrum and reduce thermal and mechanical damage, some key components, such as light source kit, special optical fiber and Guotou conveying unit, have been designed to improve the on-line transmission spectrum quality. The problem of photoelectric signal interference is solved, and the special testing software is developed to realize the lossless on-line acquisition of Apple's internal quality information. The difference of spectral response between normal apple and rot fruit was compared and analyzed. After optimizing the parameters, the on-line detection speed was set to 3 / s, and the spectrum acquisition time of 80 ms. was triggered. On the basis of selecting characteristic wavelength, an on-line discriminant model of apple rot heart disease was established by linear discriminant analysis. The overall recognition rate of prediction was more than 90%. The results show that the system can realize fast and non-destructive on-line inspection of Apple internal defects.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31501216) 國家科技支撐計劃(2015BAD19B03) 江蘇大學(xué)高級人才基金(15JDG169)
【分類號】：S436.611;TP274

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