【摘 要】
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我国的苹果产量世界领先,但近几年的出口量依旧落后于其他发达国家,反映了我国苹果产业缺少足够国际竞争力。主要原因在于我国水果产业在采摘后的后处理工作流程不够完善,检测技术和装备落后导致水果在储藏和运输途中发生病变或者造成的机械损伤不能被及时发现,影响到周边的水果劣变,造成严重危害。因此,为了提高我国水果产业国际竞争力,同时满足人们对于苹果内外品质的要求,越来越多的研究者将视角关注于利用现代信息技术检
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我国的苹果产量世界领先,但近几年的出口量依旧落后于其他发达国家,反映了我国苹果产业缺少足够国际竞争力。主要原因在于我国水果产业在采摘后的后处理工作流程不够完善,检测技术和装备落后导致水果在储藏和运输途中发生病变或者造成的机械损伤不能被及时发现,影响到周边的水果劣变,造成严重危害。因此,为了提高我国水果产业国际竞争力,同时满足人们对于苹果内外品质的要求,越来越多的研究者将视角关注于利用现代信息技术检测苹果品质的领域。本文以山西红富士苹果为主要研究对象,结合计算机图像识别技术和近红外光谱检测技术,对苹果内外品质做出检测。论文主要研究内容如下:（1）用手机在自然光下拍摄的照片所含有的不稳定因素太大、噪声太高。文章对计算机图像识别中图像增强等预处理方面提出了相关的理论方法。对图像用Gamma灰度变换和直方图均衡化方法进行灰度调整,加强对比度,尽量减少光照阴影的影响,并用中值滤波后的图像结合小波变换去噪,得到增强的图像后,对图像用最大类间方差法分割苹果图像、抽取苹果严重破损/病斑的部位。研究表明,该方法对苹果图像特征的分割有很好的作用。（2）针对苹果表面图像的特征提取,分别从颜色特征、纹理特征和形状特征三个方面进行分析,运用RGB模型结合图像汇成颜色直方图作为颜色特征;用模型法中的分形维数算法计算图像的分形维数,提取出不同种类苹果的分形维数范围作为其纹理特征;根据图像破损部位的几何特征及二值化方法提取主要的5个参数作为形状特征,取得了较好的效果。（3）针对完好苹果和轻微损伤苹果/严重损伤苹果建立DPLS数学判别模型,研究表明可以从预测集数据中轻易判别出苹果内部品质的好坏,对严重损伤苹果和轻微损伤苹果判别分析正确率分别为100%和98.15%,可以对苹果进行有效科学分类。（4）结合光谱数据和水果的可溶性固形物（SSC）、硬度理化参数,建立偏最小二乘（PLS）数学模型,分析了在不同预处理方法下的模型预测精度和适用范围。实验结果表明,不同预处理方式对SSC和硬度所得到的模型预测精度有一定的差异性,其中光谱使用归一化预处理并与可溶性固形物浓度建模后,模型达到最优,校正集相关系数为0.9171,校正均方根误差为0.7533,预测集相关系数为0.8707,预测均方根误差为0.8049,四种预处理方法并不能使苹果硬度和光谱进行建模后的精度和稳定性有所提高,与原始光谱数据建模效果最佳,其中校正集相关系数为0.7101,校正均方根误差为0.3182,预测集相关系数为0.6533,预测均方根误差为0.3436。文章主要通过将计算机图像识别技术与近红外光谱无损检测技术相结合共同对苹果内外品质做出判别,研究结论对于促进我国研发一款先进的水果产业的品质检测设备具有一定的借鉴意义。
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