為了實(shí)現(xiàn)黃瓜在貯藏過程中腐敗預(yù)警,本試驗(yàn)對同一批不同貯藏天數(shù)的黃瓜進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集,并用Savitzky-Golar卷積平滑法(SG平滑)進(jìn)行預(yù)處理;運(yùn)用偏最小二乘回歸系數(shù)法提取適合黃瓜腐敗預(yù)警檢測的特征波長;然后在選定黃瓜腐敗基準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)的前提下,運(yùn)用馬氏距離(MD)構(gòu)建了黃瓜貯藏過程中的腐敗預(yù)警模型。結(jié)果表明,隨著貯藏天數(shù)的增加,黃瓜光譜數(shù)據(jù)與黃瓜腐敗基準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)的MD值越來越小,說明黃瓜越來越接近腐敗,這與黃瓜貯藏過程的實(shí)際情況非常吻合,充分說明黃瓜腐敗前不同貯藏天數(shù)與腐敗基準(zhǔn)光譜值間的MD值可有效實(shí)現(xiàn)黃瓜的腐敗預(yù)警。本研究結(jié)果為黃瓜實(shí)際貯藏過程中使用高光譜融合MD法預(yù)警腐敗提供了一種手段。

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圖1 腐敗前黃瓜樣本高光譜圖像

圖1、2分別為貯藏第3天(腐敗前)、貯藏第7天(腐敗當(dāng)天)采集黃瓜樣本的高光譜圖像示例。圖2腐敗當(dāng)天黃瓜樣本高光譜圖像

圖2 腐敗當(dāng)天黃瓜樣本高光譜圖像

圖1腐敗前黃瓜樣本高光譜圖像由圖1、圖2可知,不同貯藏時(shí)間黃瓜樣本的高光譜圖像是不一樣的。為了減弱或消除高光譜圖像采集過程暗電流和噪音對試驗(yàn)結(jié)果的影響,需要對采集的高光譜圖像用公式(1)進(jìn)行黑白校正[25]。

圖3 黃瓜樣本圖像中不同區(qū)域的光譜特征圖

黃瓜樣本形狀不規(guī)則,并且同一樣本不同部位光譜值相差較大,需要用ENVI5.1軟件根據(jù)樣品與背景的光譜差異手動(dòng)將樣品從背景中分離。從ENVI5.1軟件得到的一個(gè)樣本圖像中不同區(qū)域的光譜值如圖3所示,圖中綠線為背景光譜值曲線,藍(lán)色曲線最高點(diǎn)處波長下樣本與背景光譜差異最大,選擇最高點(diǎn)處....

圖4 黃瓜樣本圖像感興趣區(qū)域提取

圖3黃瓜樣本圖像中不同區(qū)域的光譜特征圖1.4.2原始光譜預(yù)處理

本文編號：4032271