(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210654775.5 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 南宁师范大学 地址 530001 广西壮 族自治区南宁市西乡 塘区明秀 东路175号 (72)发明人 蒙庆华　黄新　吴哲锋　何馥娴　 田潘　林娇娇　朱惠　周煦临　 黄玉清　 (74)专利代理 机构 北京远大卓悦知识产权代理 有限公司 1 1369 专利代理师 邓雪明 (51)Int.Cl. G01N 21/88(2006.01) G01N 21/84(2006.01) G01N 21/01(2006.01)G06V 20/10(2022.01) G06V 20/68(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 基于高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方 法与装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于高光谱成像对柿子 的轻微瘀伤检测方法， 其包括： 获取样品的高光 谱图像， 通过黑白校正后的所述高光谱图像提取 感兴趣区域的光谱数据和图像数据； 根据光谱数 据和图像数据建立支持向量机轻微瘀伤分类模 型以将健康脆柿和瘀伤脆柿分类出来； 在ENVI中 对全部波段的光谱图像进行裁剪， 得到与连续投 影算法选取的特征波长相对应波段的高光谱灰 度图， 对所述高光谱灰度图做MNF变换基于协方 差估计以去掉数据中噪声的影响和相关性后利 用OSTU算法进行瘀伤部位的提取。 本发明能够对 脆柿进行在线和非破坏检测， 方便现代技术对脆 柿的快速、 无损和高效地检测， 并且能够解决柿 子轻微於伤时人工难以识别的问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114965486 A 2022.08.30 CN 114965486 A 1.基于高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取健康脆柿和不同时间瘀伤脆柿样品的高光谱图像， 通过黑白校正后的所述高光谱 图像提取感兴趣区域的光谱数据和图像数据； 其中， 利用连续投影算法选择特征波长以优 化光谱数据和图像数据； 根据光谱数据和图像数据建立支持向量机轻微瘀伤分类模型以将健康脆柿和瘀伤脆 柿分类出来； 其中， 构建分类模型前需要利用遗传算法对分类模型的惩罚系数c和RBF核函 数系数gamma进行优化； 在ENVI中对待检测脆柿样品全部波段的光谱图像进行裁剪， 根据建立的支持向量机轻 微瘀伤分类模型得到与连续投影算法选取的特征波长相对应波段的高光谱 灰度图， 对所述 高光谱灰度图做MNF变换基于协方差估计以去掉数据中噪声的影响和相关性后利用OSTU算 法进行瘀伤部位的提取。 2.根据权利要求1所述的基于 高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特征在于， 光 谱数据的提取方法为： 打开原始高光谱图像后， 选择柿子赤道位置附近的感兴趣区域， 用大 小为10×10像素的矩形框作为光谱 数据的提取区域， 手动选择并提取该区域的平均光谱数 据； 图像数据的提取方法为： 利用ENVI软件将所有特征波段的灰度图像提取出来， 进行掩 膜和MNF变换后分别保存其单波段的灰度图像。 3.根据权利要求1所述的基于 高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特征在于， 谱 数据和图像数据经 过数据增强算法、 平 滑算法、 光散射校正 算法中的一种进行 预处理。 4.根据权利要求1所述的基于 高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特征在于， 所 述连续投影算法的算法包括以下步骤： (1)任选光谱数据中1列 列向量xj， 记为xk(0)， 即k(0)＝j； (2)定义集合S， S是未被选入的列向量位置， K为 样品波长数； (3)计算xj对于剩余列向量的投影， 其中P是投影算子； (4)记录最大投影的序号， k(n)＝arg(max(|Pxj|),j∈s)； (5)将最大投影作为下轮的投影向量xj＝pxj， j∈S； (6)n＝n+1， 如果 n<N， 回到步骤(3)循环计算； 得到N×K对波长组合， 对每一队xk(0)和N所决定的组合分别建立定标模型， 使用预测均 方根误差来决定所建立模型的优劣； 选出最小预测均 方根误差， 它所对应的xk(0)*和N*即为 最佳的波长组合； 记xk(0)为初始迭代向量， N 为需要提取的变量个数， 光谱矩阵为j列。 5.根据权利要求1所述的基于 高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特征在于， 利 用KS算法将光谱 数据和图像数据按照3:1分为训练集和验证集， 利用训练集构建分类模 型， 利用验证集验证所构建的分类模型。 6.根据权利要求1所述的基于 高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测方法， 其特征在于， 利 用遗传算法优化分类模 型的惩罚系数c和RBF核函数系数gamma， 包括以下步骤： 首先将解空 间映射到编码空间创建初始种群， 对适应度函数进 行计算， 其次对优化参数进 行选择， 进 行权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114965486 A 2交叉和变异的基础操作， 最后输出最优参数从而构建 分类模型。 7.基于高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测系统， 其特 征在于， 包括： 高光谱数据采集模块， 用于采集获得400 ‑1000nm波长的健康脆柿和瘀伤脆柿的高光谱 图像数据， 以及提取黑白校正后的高光谱图像的光谱数据和图像数据； 高光谱数据处理模块， 用于将提取的光谱数据和图像数据根据权利要求1 ‑6中任一项 所述的方法进行支持向量机轻微瘀伤分类模型的建立和OST U算法图像分割。 8.基于高光谱成像对柿子的轻微瘀伤检测装置， 其特 征在于， 包括： 箱体， 其由不透明材 料制成； 高光谱成像单 元装置， 其设置在箱体的顶部； 载物台装置， 其高度可调节的设置在所述箱体的内部； 光源装置， 其通过架子设置在所述箱体的两侧， 并位于载物台装置的上方以为载物台 装置上的试验样品提供光源； 控制处理装置， 其与所述高光谱成像单元装置电性连接， 以将高光谱成像单元装置采 集的高光谱图像执 行权利要求1 ‑6任一项所述的方法。 9.电子设备， 其特征在于， 包括： 至少一个处理器， 以及与所述至少一个处理器通信连 接的存储器， 其中， 所述存储器存储有 可被所述至少一个处理器执行的指 令， 所述指 令被所 述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器执行权利要求1 ‑6中任一项所述的方法。 10.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时， 实现 权利要求1 ‑6中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114965486 A 3