基于高光谱成像技术的青香蕉碰撞损伤检测
香蕉是中国岭南特色水果之一，统计显示，2020年中国香蕉产量达到了1151.3万t。香蕉在采收和运送过程中往往处于绿硬期（青香蕉），在此过程中易受到各种碰撞损伤。传统的青香蕉碰撞损伤检测方法主要是人工肉眼识别和常规rgb图像识别。然而人工识别受主观因素影响较大，常规rgb图像识别难以检测出碰撞初期的碰伤情况。鉴于传统检测方法的不足，利用高光谱技术开展无损检测的应用迅速发展。高光谱成像技术融合了传统的图像和光谱技术的优点，可以同时获取被检测物体的空间信息和光谱信息，对其内外部的品质参数进行测定，并依据这些参数建立与青香蕉碰撞损伤之间的关系，进行碰伤程度区分，弥补了传统检测方法的不足。
1、青香蕉碰撞损伤程度分类
青香蕉的品质分级标准中，果身表面的机械类损伤面积是一个重要指标。标准规定，果身表面无碰压伤的青香蕉属于优等品；碰压伤面积小于1cm2的属于一等品；碰压伤面积为1～2cm2的属于二等品；碰压伤面积大于2cm2，属于劣等品将不进入市场。
2、高光谱检测青香蕉碰撞损伤的机理分析
近红外波段的光谱特征主要与样品中有机分子含氢基团振动有关。青香蕉的创面会和空气中的氧气发生化学反应，破坏果肉细胞的细胞壁和细胞膜，释放部分水分，造成光的散射减少，导致创面的含水量和光谱反射率数据与健康表面呈现不同。所以即使冲击能量较小，其碰伤创面在肉眼和rgb图像中无法识别的条件下，经过高光谱图像技术处理后，在光谱波段下的图像依然能清晰地看出其碰伤部位和碰伤程度，如图a与图b的对比所示，这说明了高光谱成像技术检测青香蕉早期轻微碰撞损伤的可行性。如下图所示是同一份样品在不同波段下（500、600、700、800nm）的图像，对比可知：不同波段下的图像其呈现出的碰伤情况存在差异。
特征波长下的图像能充分显示其因碰撞所呈现的表征，为利用此部分表征的数据信息，采用二值化处理、canny边缘检测和图像分割算法，按如图8所示流程，获取了全部样品特征波长下图像的碰伤区域。
3、可视化碰伤等级图像
通过图像分割流程，将918张灰度图像进图像分割，提取香蕉碰伤部位的轮廓区域，同时利用图像全像素点下的反射率数据，用光谱反射率数据去表示碰伤轮廓区域的每个像素点所代表的信息。
为了更好地展示分类结果，同时考虑检测的可视化，对每一个像素点用“00”代表健康，标记为黄色rgb（255,255,0）；“01”代表轻度碰撞伤，标记为蓝色rgb(67,142,219)；“10”代表中度碰撞伤，标记为紫色rgb(128,0,128)；“11”代表重度碰撞伤，标记为红色rgb(255,0,0)的方式进行最后的输出显示。其中区域的总体识别结果若有85%以上的相同数值和颜色，那么本区域都用此数值和颜色进行归一显示，最后的可视化图像如下图所示。
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特征波长下的图像能充分显示其因碰撞所呈现的表征，为利用此部分表征的数据信息，采用二值化处理、canny边缘检测和图像分割算法，按如图8所示流程，获取了全部样品特征波长下图像的碰伤区域。
3、可视化碰伤等级图像
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