利用反射和半透射高光譜圖像檢測水蜜桃早期冷害

張 嬙，潘磊慶，吳林蔚，朱 娜，張 偉，屠 康*

（南京農業大學食品科技學院，江蘇 南京 210095）

利用反射和半透射高光譜圖像檢測水蜜桃早期冷害

張 嬙，潘磊慶，吳林蔚，朱 娜，張 偉，屠 康*

（南京農業大學食品科技學院，江蘇 南京 210095）

研究了應用高光譜圖像技術檢測‘霞暉5號’水蜜桃早期冷害的方法。通過分析桃果實采后貯藏期間出汁率的變化，確定冷害發生的初始時間。進而針對早期冷害桃果實的400～1 000 nm波段的高光譜反射和半透射圖像，應用獨立主成分分析方法優選出冷害的特征波長，反射條件下為656、674 nm和704 nm，半透射條件下為640、745 nm和811 nm，并通過提取每個特征波長下的光譜平均值作為Fisher判別方法建模的特征集，所建水蜜桃早期冷害判別模型的預測準確率分別為83.0%和94.0%。結果表明，高光譜技術可以檢測桃果實早期冷害，且半透射照射方式的判別結果優于反射方式。

高光譜圖像；反射；半透射；水蜜桃；冷害 ；檢測

桃屬于呼吸躍變型果實，其收獲季節正值夏季高溫多雨，因此極易造成腐爛、軟化等損失。為了延緩果實的后熟和腐爛等帶來的損失，通常需要低溫貯藏，但桃果實為冷敏性果實，2.2～7.6 ℃是其冷害發生的最敏感溫度帶，較多研究表明，5 ℃條件下桃果實最易發生冷害[1]。冷害后果實出現不良狀況，包括果肉褐變、木質化或絮敗、表面顏色黯淡、出汁率下降、出庫后不能正常后熟等，嚴重降低其商品價值[2]。這一現象的致命弱點在于冷害表現的滯后性，即在低溫條件下雖然已經造成冷害，只有當溫度升高后才緩慢地表現出以上癥狀。因此，采用有效的方法，在冷害發生早期檢測并剔除冷害果或者預測早期冷害并及時采取措施減少損失，將具有重要的意義。

目前，對于桃果實冷害甄別的無損檢測研究較少，涉及的無損檢測技術包括光譜技術[3]、電子鼻技術[4]、葉綠素熒光技術[5]等，且檢測多是針對桃果實冷害嚴重時的判別，對冷害發生初期的檢測較少。另外，以上檢測方法多是單一的檢測方法，不能實現兩種信號的同時響應。高光譜成像技術實現了光譜信息和圖像信息兩種信號的融合，在利用可視化圖像信息的同時能夠利用光譜信息，對農產品內外部品質檢測具有無法比擬的優點，該技術廣泛應用于肉類、果蔬類、蛋品等農產品內外部品質的檢測研究[6-12]。Lu Renfu等[13]利用高光譜技術進行桃果實硬度預測研究，選擇677 nm作為預測的特征波長，具有較好的效果；Elmasry等[14]研究了高光譜技術對紅富士蘋果冷害的判別，得到717、751、875、960、980 nm 5個特征波長，判別準確率為98.4%。陳思[15]研究了利用高光譜技術對水蜜桃表面缺陷的檢測，包括褐腐病和瘡痂病的檢測。但應用高光譜技術對桃果實冷害情況甄別的研究鮮見報道。由于冷害發生早期，褐變等劣變從內部開始，不易被識別，高光譜技術具有一定的透過性，冷害果實的特征可以由特定波長下的光譜值反映，同時結合圖像分析的手段，有望實現對冷害桃果實甄別。

本實驗構建了高光譜采集系統，分別利用反射和半透射兩種不同的采集方式，研究桃果實在最易冷害溫度（5 ℃）條件下不同貯藏時期，即不同冷害階段高光譜光譜值的變化，進而利用獨立主成分分析法（independent components analysis，ICA）對高光譜圖像進行處理，提取桃果實冷害發生初始階段的特征波長，用Fisher判別方法建立初期冷害判別的預測模型；同時還將比較兩種不同采集方式的判別效果，為實現高光譜成像技術檢測桃果實初期冷害提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

1.1.1 材料及處理

材料為八成熟‘霞暉5號’水蜜桃，共300個，于2012年7月采于江蘇省農業科學院，采后2 h內運至南京農業大學食品科技學院無損檢測實驗室，挑選色澤接近、無病蟲害、無機械傷的果實，攤開經自然風預冷2 h。將桃果實全部放入冷藏環境（5 ℃，相對濕度約90%）貯藏。2013年7月于江蘇省農業科學院采摘同一品種同一成熟度果實100個，分為兩組，每組50個，于同樣條件下貯藏。

1.1.2 儀器與設備

BD-SPX生化培養箱 南京貝帝儀器有限公司；GL-20G-II冷凍離心機 上海安亭公司；Imperx ICLB1620CCD攝像頭、ImSpector V10E圖像光譜儀、OLE23焦距可變透鏡、IRCP0076-ICOMB001電控平移臺 臺灣五鈴公司。

1.2 實驗設計

分別將貯藏0、1、2、3、4周的水蜜桃，每次取出60個，并置于貨架條件（20 ℃，相對濕度約80%）3 d后進行測定：其中15個果實用于破壞檢測桃果實冷害發生情況的實驗，測定果實的出汁率，確定‘霞暉5號’水蜜桃冷害的發生、發展階段；另外45個果實用于高光譜反射和高光譜半透射信息的采集。將2013年采摘的桃果實分別貯藏0、2周后取出，并置于貨架條件（20 ℃，相對濕度約80%）3 d后用于高光譜反射和高光譜半透射信息的采集，作為模型的驗證所需。

1.3 測定方法

1.3.1 出汁率

參考馮磊等[16]的研究方法。將每個桃果實果肉切碎后分別稱取5 g（m1）置于放有脫脂棉的離心管中，在1 500 r/min離心10 min后取出脫脂棉，測定剩余果肉質量（m2）。出汁率按式（1）計算：

1.3.2 高光譜采集裝置構建

所構建的高光譜圖像采集裝置如圖1a所示，系統主要由高光譜采集系統、可調光源、樣本支架臺、傳送裝置、計算機和圖像采集軟件組成。其中高光譜采集系統由CCD攝像頭（有效波段范圍400～1 000 nm，共440個波段，光譜分辨率2.8 nm）、圖像光譜儀和焦距可變透鏡構成。光源為150 W鹵素鎢燈，并由光纖傳輸到兩個線光源中作用。傳送裝置為電控平移臺。圖像采集軟件為Spectral Image。根據實驗需要，經過調整攝像頭和線光源等的位置、角度，分別構建了高光譜反射和半透射采集裝置，具體光路傳輸方式如圖1b、1c所示。為了避免外界因素的干擾，整個裝置放置在密閉黑箱中。

圖1 高光譜采集裝置Fig.1 Hyperspectral half-transmittance image measuring system

1.3.3 高光譜圖像采集及校正

采用反射和半透射兩種不同照射方式采集水蜜桃的高光譜信息，反射參數為：光源強度60 W，采集曝光時間2 500 μs，傳送帶速率8.0 mm/s，圖片分辨率440×804；半透射參數為：光源強度75 W，采集曝光時間18 ms，傳送帶速率2.1 mm/s，圖片分辨率440×804。每個樣品采集除縫合線所屬面的其他3面，以排除果梗或尖頭帶來的影響。由于各個波段光源強度分布不均勻以及攝像頭中暗電流存在等因素會造成圖像中有一定的噪聲，需要將采集到的絕對圖像轉換為相對圖像，進行黑白校正[17]。將采集得到的絕對圖像I經轉換得到相對圖像R[18]，公式如下：

式中：R為由公式轉換得到的相對圖像；I為采集得到的絕對圖像；B為全黑標定圖像；W為全白標定圖像。

1.4 統計與分析

本研究的高光譜圖像數據采用ENVI 4.7軟件分析處理，建模分析使用SPSS 18.0軟件平臺。

2 結果與分析

2.1 冷害發生階段的檢測

由于果實的成熟，桃果實采后出汁率增加，而冷害可導致果肉出汁率減少。因此，可以將出汁率的變化趨勢作為判斷桃果實冷害發生階段的依據[19]。‘霞暉5號’水蜜桃冷害后出現果肉出汁率減少等不良癥狀，通過有損實驗對每組15個果實的檢測，如圖2所示，可以確定‘霞暉5號’水蜜桃貯藏2周時開始發生冷害，出現生理異常導致出汁率下降，且貯藏時間越長，出汁率越低。

圖2 貯藏期桃果實出汁率變化Fig.2 Changes in percentage of extractable juice during peach storage

2.2 冷害桃果實高光譜特性檢測

發生冷害的桃果實，由于組織結構及化學成分的改變，對光的透過和吸收情況會發生變化；未發生冷害的果實變化較小，而光譜值（反射值或半透射值）的變化可以顯示出二者的差異。可以得到，‘霞暉5號’水蜜桃在未發生冷害階段、后期冷害逐漸嚴重的不同階段的光譜值變化情況。對每個樣品采集到的3面圖像分別選取一定的感興趣區域（ROI區域），計算3個ROI區域內各像素每一波長下的光譜值，平均后作為該樣品的光譜值[20-21]。每組內的45個樣品均經過上述處理，計算平均值，從而得到該組果實400～1 000 nm各波長的光譜值。‘霞暉5號’水蜜桃各階段的反射及半透射光譜曲線如圖3所示。

圖3 不同貯藏期桃果實反射（A）與半透射（B）光譜曲線Fig.3 Changes in half-transmittance spectral curves during peach storage

由圖3可以看出，不同貯藏時期‘霞輝5號’水蜜桃的反射或半透射光譜值具有差異，且曲線在550～850 nm范圍內變化急劇。對于水蜜桃的反射光譜，0周未冷害果實與1周果實差異不大，桃果實在貯藏2周發生冷害后，反射光譜值迅速降低，并且冷害程度的加深未明顯影響光譜值變化。對于水蜜桃的半透射光譜，1、2周時桃果實的光譜值持續下降，當3周冷害繼續發生后，半透射光譜值反而上升。反射和半透射光譜值的變化轉折點都是2周，與出汁率下降發生時間一致。

2.3 冷害特征參數提取

5 ℃冷藏條件下，‘霞暉5號’水蜜桃貯藏2周時冷害開始發生，出現果肉內部褐變、出汁率減少、硬度嚴重變化等現象，此時基于桃果實外部的特征無法識別是否冷害，隨著貯藏時間的延長，冷害進一步發展。貯藏3周的桃果實冷害癥狀仍無法肉眼識別，當貯藏4周時桃果實已喪失商品價值。因此，為提取到冷害早期的高光譜特征，將2周開始發生冷害的桃果實作為研究對象，通過ICA對高光譜數據降維，將400～1 000 nm波段的440張原始圖像轉化為互不相關、冗余信息最小化的440張獨立主成分圖像，所得到的獨立主成分圖像其方差貢獻率依次減小，進而對最易辨別冷害的圖像分析后提取冷害的特征波長，并構建冷害判別模型。

2.3.1 反射特征波長提取

對冷害桃果實的反射圖像進行獨立主成分變換，分析得到第一個獨立主成分圖像ICA1，如圖4所示，其所占的方差貢獻率為98.21%，具有原始圖像的最多信息。冷害桃果實的高光譜圖像經過獨立主成分變換后，僅從ICA1圖像上仍舊不能明顯地甄別果實內部的變化，不能從圖像上辨別冷害是否發生，可能是由于照射方式的限制，光的傳遞較弱，且受桃果實表面狀況影響較大，因此，圖像主要反映桃果實表面特性。

圖4 反射條件獲得的獨立主成分ICA1圖像Fig.4 First independent component images under reflectance conditions

每一個獨立的ICA圖像都是由一些顯著波長線性組合而成，每一個波長都對應著相應的權重系數[22-25]。圖5是根據ICA1圖像的特征向量繪制的圖像光譜曲線權重系數圖，橫坐標為波長，縱坐標為其權重系數。圖中每一處波峰和波谷都代表了一個顯著波長，因此，可以根據權重系數選擇出含有重要特征信息的波長。根據圖6的顯示，反射照射時提取的特征波長集中在650～705 nm之間，這正好位于葉綠素吸收峰附近，光譜信息顯示的結果和圖像信息結果相似，都存在受桃果實表面狀況影響較大的現象。656、674 nm和703 nm 3處波長，可以作為反射照射條件下桃果實冷害發生的特征波長集。

圖5 反射圖像ICA1光譜曲線權重系數Fig.5 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of reflectance image

2.3.2 半透射特征波長提取

圖6 半透射條件獲得的獨立主成分ICA1圖像Fig.6 First independent component images under half-transmittance conditions

圖7 半透射圖像ICA1光譜曲線權重系數Fig.7 Weighting coefficients of spectral curves for ICA1 of half-transmittance image

對冷害桃果實的半透射圖像進行獨立主成分變換，分析得到第一個獨立主成分圖像ICA1及其權重系數圖分別如圖6、7所示，ICA1所占的方差貢獻率為93.27%，能夠最大程度地反映原始圖像的信息，且無冗余成分。ICA1圖像信息明顯，如圖7所示，可以檢測到冷害發生果實內部由于組織疏松、褐變、出汁率減少等變化所導致的黑色部位，能夠從圖像上較容易地辨別冷害。因此，半透射照射方式比反射照射方式更優，能夠從圖像上辨別冷害的發生，這可能是由于半透射時所使用的光源強度更大，能夠穿透一定厚度的組織，抵達組織內部，從而從圖像上顯示其內部特征。

利用同樣的方法，根據權重系數法選擇出半透射照射時的3個特征波長，分別是640、745 nm和811 nm。半透射條件下，所提取到的冷害桃果實的特征波長不同于反射照射方式時的波長，出現了650～705 nm波長之外的新波段，這也是由于光強的加大，桃果實受表面狀況影響較小的結果。冷害后出現的640、745 nm和811 nm可以作為半透射照射條件下桃果實冷害發生的特征波長集。

2.4 冷害判別模型構建及驗證

高光譜信息豐富，同時具有光譜及圖像的雙重分辨能力，但與此同時帶來了處理速度慢、成本高等問題，通過有效的計算方法進行高光譜信息的降維處理，進而對特征波長的選取，可以得到反映特征差別的靈敏波長，從而更加快速、有效地檢測果實是否冷害。

本研究采用Fisher判別的方法對桃果實是否發生冷害進行判別。Fisher判別是模式識別中一種行之有效的判別方法，通過將原始變量投影到最佳方向上，以實現對不同類別的樣本的最佳區分。構建模型的輸入為90個桃果實，包括未冷害果實45個、冷害果實45個，2013年分別貯藏0（未冷害）、2周（冷害）的果實各50個作為模型的驗證集。將桃果實反射條件下656、674、703 nm波長下的反射光譜值作為該果實的特征變量集，式（3）、

（4）為相應的判別式，模型的執行結果如表1所示，模型的預測準確率為83.0%。

式中：g是桃果實的反射光譜值，下標為經過ICA及權重系數分析并最終確定的各個特征波長，將各波長下的反射光譜值帶入上式，得到的Y值大的組其下標代表該果冷害類別，其中0代表未冷害，1代表發生冷害。

表1 基于Fisher判別的高光譜反射照射方式桃果實冷害判別模型執行結果Table 1 Validation of hyperspectral reflectance images using Fisher discrimination

采用如上方法，將半透射條件下640、745 nm和811 nm波長處的相同樣品集的半透射光譜值作為該果實的特征變量集，式（5）、（6）為相應的判別式，模型的執行結果如表2所示，模型的預測準確率為94.0%。

式中：g為桃果實的半透射光譜值，其他判定方法同上。

表2 基于Fisher判別的高光譜半透射照射方式桃果實冷害判別模型執行結果Table 2 Establishment and validation of discrimination models for chilling injury of peach based on hyperspectral half-transmittance images of peach using Fisher discrimination

從表1、2看出，反射和半透射兩種不同的照射方式都可以實現對桃果實是否發生冷害的判別，但判別效果不同，冷害判別模型的預測準確率分別為83.0%和94.0%，且半透射照射方式的判別效果更佳。

3 結 論

‘霞暉5號’水蜜桃在最易發生冷害的溫度5 ℃條件下，貯藏2周時開始發生冷害，出汁率開始減少，且隨貯藏時間的延長，冷害狀況加深。通過對高光譜數據的獨立主成分分析，選擇出了兩種不同照射方式下桃果實冷害的特征波長，反射時為656、674、703 nm，半透射時為640、745 nm和811 nm。利用特征波長對應光譜值組成的特征變量集，實現了桃果實冷害的正確判別，Fisher判別模型的預測準確率分別為83.0%和94.0%，半透射照射方式的效果更佳。另外，半透射照射方式能夠比反射照射方式更有效地提取到反映冷害果實內部變化的圖像，此照射方式受桃果實表面狀況影響較小，可以實現桃果實內部冷害的可視化。

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Detecting Chilling Injury at Early Stage of ‘Xiahui 5’ Honey Peach by Hyperspectral Reflectance and Half-Transmittance Imaging

ZHANG Qiang, PAN Lei-qing, WU Lin-wei, ZHU Na, ZHANG Wei, TU Kang*
(College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Hyperspectral imaging technique was investigated for the detection of chilling injury in ‘Xiahui 5’ honey peach during the early postharvest storage period. Extractable juice content was measured during the storage to find the time point of occurrance of early chilling injury. Then, hyperspectral reflectance and half-transmission images over the wavelength range of 400–1 000 nm were captured, and independent components analysis (ICA) was implemented on both modes of pictures, respectively. The optimal wavelengths selected by ICA were 656, 674 and 704 nm for reflectance mode, and 640, 745 and 811 nm for half transmittance mode, respectively. Further, spectral average of each characteristic band was chosen as the input of the Fisher discrimination model, an average prediction accuracy of 83.0% and 94.0% for each mode to distinguish between normal and early injured peach were achieved. This research has demonstrated that the hyperspectral imaging technique is feasible for the detection of chilled peach at the early period, and half transmittance mode has a better performance.

hyperspectral imaging; reflectance; half-transmittance; honey peach; chilling injury; detection

TS255.2

A

1002-6630（2014）04-0071-06

10.7506/spkx1002-6630-201404015

2013-10-02

國家自然科學基金青年科學基金項目（31101282）；公益性行業（農業）科研專項（201203070）

張嬙（1988—），女，碩士研究生，研究方向為農產品無損檢測。E-mail：2011108070@njau.edu.cn

*通信作者：屠康（1968—），男，教授，博士，研究方向為農產品無損檢測、農產品貯藏與加工。E-mail：kangtu@njau.edu.cn