農(nóng)業(yè)行業(yè)
果蔬表面的農(nóng)藥殘留檢測(cè)已經(jīng)有了許多成熟可行的方法，但大都費(fèi)時(shí)、速度慢，而且是破壞性的檢測(cè)。高光譜成像分析技術(shù)不同于光譜分析技術(shù)，可以同時(shí)處理樣品的圖像信息和光譜信息，采集樣品高光譜成像數(shù)據(jù)時(shí)，樣品的每個(gè)波段都有一幅灰度圖像與之對(duì)應(yīng)，樣品的每個(gè)像素點(diǎn)都有一條光譜與之對(duì)應(yīng)。高光譜成像技術(shù)具備圖像和光譜的雙重優(yōu)勢(shì)，作為一種無(wú)損檢測(cè)分析技術(shù)，檢測(cè)過(guò)程無(wú)損、無(wú)污染、樣品無(wú)需預(yù)處理，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)檢測(cè)分析中得到了大量應(yīng)用。
本工作主要基于高光譜900～1700 nm近紅外波段成像系統(tǒng)，討論臍橙表面不同濃度農(nóng)藥殘留隨時(shí)間變化(0,4和20 d)情況，提取并分析涂抹農(nóng)藥后果面農(nóng)藥殘留及未涂抹農(nóng)藥的果皮感興趣區(qū)域光譜曲線，基于光譜所有波段進(jìn)行主成分處理，根據(jù)分析權(quán)重系數(shù)獲取一定數(shù)量的特征波段，然后基于這些特征波段進(jìn)行第二次主成分分析處理，以簡(jiǎn)化檢測(cè)農(nóng)藥殘留波段數(shù)量，實(shí)現(xiàn)贛南臍橙農(nóng)藥殘留圖像識(shí)別。
1 實(shí)驗(yàn)部分
1.1 材料
試驗(yàn)用贛南臍橙購(gòu)于杭州某批發(fā)市場(chǎng)，試驗(yàn)農(nóng)藥為38%惡霜密銅菌酯，可防治臍橙霜霉病、炭疽病和潰瘍病。用蒸餾水把農(nóng)藥分別配置成1:20,1:100和1:1000倍的溶液。然后把相同濃度的溶液分別滴到30個(gè)洗凈的臍橙表面，每個(gè)濃度滴10個(gè)果，每個(gè)果面農(nóng)藥殘留為2個(gè)橢圓形區(qū)域，溶液量約為500μL。將水果分別放置0,4和20d,拍攝圖像。
1.2 高光譜成像系統(tǒng)
高光譜成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可采用杭州彩譜的fs-15，該光譜儀可獲取的波長(zhǎng)范圍為900～1700 nm,CCD相機(jī)的作用主要是獲取900～1700 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)每個(gè)波長(zhǎng)的灰度圖像，近紅外光源由兩個(gè)150W的光纖鹵素?zé)魳?gòu)成，可提供的波長(zhǎng)范圍為400～1780 nm,由于高光譜成像儀采用線掃描工作方式，而高光譜成像儀一旦在光箱內(nèi)調(diào)整好位置和高度后，就保持固定不動(dòng)，因此，為獲取到整個(gè)樣品高光譜成像數(shù)據(jù)，運(yùn)行平臺(tái)作相對(duì)于高光譜成像儀垂直水平運(yùn)動(dòng)，運(yùn)行速度由平臺(tái)控制裝置控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，速度通過(guò)上位機(jī)采集軟件調(diào)節(jié)。
2 光譜數(shù)據(jù)分析
提取光譜數(shù)據(jù)通過(guò)軟件完成，在臍橙圖像上選取感興趣區(qū)域提取光譜數(shù)據(jù)，ROI包括的像素點(diǎn)在80個(gè)左右，軟件會(huì)自動(dòng)計(jì)算ROI內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)光譜的平均值，以此平均值作為每個(gè)臍橙樣品的光譜數(shù)據(jù)，圖2給出不同濃度農(nóng)藥殘留果贛南臍橙和正常果的ROI在900～1700 nm平均光譜曲線，臍橙樣品的光譜曲線如圖3所示。由圖3可知：(1)臍橙樣品在近紅外區(qū)域的反射率大于可見(jiàn)光波長(zhǎng)范圍的反射率；(2)在1080～1700 nm光譜區(qū)域幾乎呈單調(diào)遞減趨勢(shì)；(3)與正常果樣本相比，滴過(guò)農(nóng)藥的水果ROI光譜曲線在1000 nm波段處出現(xiàn)光譜吸收峰。
圖7為贛南臍橙不同濃度的農(nóng)藥殘留及放置不同時(shí)間樣本掩模去背景后部分PC-2圖像。從圖7可以看出，采用高光譜成像技術(shù)可以檢測(cè)出3個(gè)時(shí)間段較高濃度的農(nóng)藥殘留。考慮到經(jīng)原始圖像變化后的PC2圖像中農(nóng)藥殘留區(qū)域和其他區(qū)域差異明顯，因此，無(wú)需對(duì)PC-2圖像進(jìn)行預(yù)處理，先將PC-2圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，然后再將灰度圖進(jìn)行二值化處理，閾值為0.5,可以看出農(nóng)藥殘留區(qū)域從其他區(qū)域中有效的被識(shí)別出來(lái)。
圖9是結(jié)合掩模算法、特征波段主成分法以及簡(jiǎn)單圖像處理算法(如域值分割等)的流程圖。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)算法的有效性，特征波段主成分分析法應(yīng)用于本試驗(yàn)中其他樣本，發(fā)現(xiàn)高光譜成像技術(shù)對(duì)檢測(cè)3個(gè)時(shí)間段較高濃度的農(nóng)藥殘留都比較明顯。考慮到篇幅所限，部分樣品識(shí)別結(jié)果如圖8所示。
3 結(jié) 論
(1)基于高光譜成像系統(tǒng)利用主成分分析法對(duì)農(nóng)藥殘留區(qū)域識(shí)別，結(jié)果表明高光譜成像技術(shù)對(duì)檢測(cè)各個(gè)時(shí)間段較高濃度的農(nóng)藥殘留都比較明顯。
(2)原始高光譜成像數(shù)據(jù)量大，不適合用于在線分析檢測(cè)。對(duì)原始高光譜成像數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理，得到930,980,1100,1210,1300,1400,1620和1680nm共8個(gè)特征波長(zhǎng)可以用于檢測(cè)，大大簡(jiǎn)化了模型，減少了數(shù)學(xué)運(yùn)算量，使得采用高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)藥殘留在線檢測(cè)成為可能。
(3)基于本文得到的結(jié)果，應(yīng)基于930,980,1100,1210,1300,1400,1620和1680 nm波長(zhǎng)進(jìn)行PCA處理，利用得到的PC-2圖像進(jìn)行農(nóng)藥殘留檢測(cè)。另外，本工作用到的樣品數(shù)量較少，共24個(gè)缺陷樣品，以后應(yīng)加大樣品數(shù)量，以驗(yàn)證本研究結(jié)論的可行性。
