基于太赫茲時域透射成像技術的葵花籽內(nèi)部品質無損檢測研究

劉翠玲，王少敏，吳靜珠，孫曉榮

1. 北京工商大學計算機與信息工程學院，北京 100048 2. 北京工商大學食品安全大數(shù)據(jù)技術北京市重點實驗室，北京 100048

引 言

葵花籽是僅次于棕櫚、大豆、菜籽的世界第四大油料作物，其品質的好壞對后期產(chǎn)油及相關產(chǎn)品的加工至關重要[1]。由于種植或儲存不當，葵花籽殼內(nèi)籽仁常會出現(xiàn)破損、蟲蝕、空殼等異常情況，若在榨油時選用的葵花籽存在以上異常顆粒，將影響后期出油率及生產(chǎn)油脂的品質。因此，從源頭把控，對葵花籽內(nèi)部品質進行檢測是很有必要的。

葵花籽異常顆粒的出現(xiàn)將會影響出油率和油脂的品質，傳統(tǒng)的檢測方法主要有人工檢驗和機器篩選，人工檢驗耗費人力，主觀性較大，可能存在漏檢等問題；機器篩選會破壞葵花籽外殼，易造成原材料污染，不利于后期貯藏加工。Ma等[2]利用可見光和近紅外區(qū)域的多光譜成像技術對葵花籽昆蟲侵染、發(fā)霉、異色、酸敗等異常情況進行了非破壞性區(qū)分，利用Fisher’s線性判別函數(shù)進行特征波長提取，結合Wilks lambda逐步法，對完好無損的葵花籽進行分類，準確率最低可達到97%；同時利用多光譜成像技術結合主成分分析聚類分析(PCA-CA)，對不同酸敗程度的完整向日葵種子進行精準區(qū)分。李艷茹等[3]利用低場核磁共振技術結合主成分分析(PCA)方法對3種不同品種的葵花籽進行區(qū)分，并建立偏最小二乘回歸(PLSR)模型對3種葵花籽的含油量進行預測，實現(xiàn)了葵花籽品質的檢測。Jayabrindha等[4]通過機器視覺技術對10個不同品種的葵花籽進行品種鑒定，利用SVM分類算法結合最佳順序級聯(lián)方法，分類準確率達到98.82%。……