本发明专利技术公开了一种干贝水分含量的高光谱检测方法，包括以下步骤：获取干贝样本的光谱图像并进行校正；采用阈值法划定干贝样本的感兴趣区域(ROI)；提取ROI内所有像素点的平均光谱数据；将提取得到的平均光谱数据用一个三维数据块来表示；采用SPA进行特征波段提取；将SPA提取的特征波长对应的光谱数据代入偏最小二乘回归算法进行建模；计算得到干贝的光谱图像中每个像素点所对应的干贝的水分含量。本发明专利技术方法能有效避免烘干法检测水分对干贝所造成的热损伤，检测过程操作简单，检测精度高，检测时间短，可以连续检测多个干贝的水分含量，有利于干贝生产实践中的流水线加工，在干贝生产应用方面具有良好的前景。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及水分含量检测领域，特别设及。
技术介绍
干贝是由新鲜扇贝的闭壳肌干燥制成的海产品，富含蛋白质、核酸、碳水化合物及 多种矿物质。因其味道鲜美，丰富的营养价值和药用价值而深受消费者的喜爱。如今，干贝 已经成为了中国最受欢迎的水产品之一。 水分含量作为干贝的重要质量参数之一，不仅影响其口感、质地、风味等品质特 征，而且与其保质期密切相关。随着消费者对食品的营养，味道和卫生安全等方面要求的不 断提高，适当增加干贝产品的水分含量，W改善其质地和风味，并延长贬藏期，是水产品加 工业的发展趋势。一般而言，水产品的水分含量越高，其内部环境越适宜微生物生长和繁 殖，从而导致微生物增殖乃至致病微生物的繁殖，使水产品产生霉变，影响食用甚至导致食 物中毒。因此对加工中的干贝进行水分检测不仅为控制其品质提供技术手段，而且有助于 确定干贝的保质期，促进我国的干贝出口贸易、走向国际。 目前对于干贝水分含量的检测和研究仍采用常规的干燥称重法，该检测方法成本 低，精度较高，但耗时较长，容易造成产品的热损伤，降低产品的品质。市场上根据干燥称重 原理设计的水分测试仪，该仪器操作简单，但检测样本量较小，无法应用到干贝产品加工业 中。 高光谱成像技术结合了传统图像技术和光谱技术，在一定光谱波段范围内对目标 物进行连续、小间隔、多波段成像，利用光线在被测样品内部的吸收、反射及散射特征来实 现对样品参数的在线可视化检测，根据光谱形成原理，不同水分含量的样品，其水分光谱， 包括波峰、峰值、波峰数等，应存在差异，由差异可反推水分含量。因此用高光谱成像技术可 W实现对干贝水分含量的在线可视化检测，该方法将取代常规的小部分采样分析，使检测 推广到所有干贝加工业中，提高我国干贝产品的产量和质量，对我国干贝生产向优质化、标 准化方向发展具有极其重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种干贝水分含量的高光谱检测方 法，W实现干贝水分含量的在线可视化检测，检测精度高，检测时间短，并可W应用到水产 品加工业中，提高水产品的质量和产量。 本专利技术的目的是通过W下技术方案实现的；一种干贝水分含量的高光谱检测方 法，该方法包括W下步骤：[000引 （1)获取干贝样本的光谱图像并进行校正； (2)采用阔值法划定干贝样本的感兴趣区域（ROI); (3)提取ROI内所有像素点的平均光谱数据； (4)提取得到的平均光谱数据用一个=维数据块来描述，X和y表示二维平面像 素信息，第=维A是波长信息；由于不同成分对光谱吸收不同，在某个特定波长下图像对 某个缺陷会有较显著的反映，所述=维数据块能反映干贝样本的物理结构、化学成分的差 异；[001引 （5)采用连续投影算法（SPA)提取10个最优特征波长；385nm、390nm、402nm、 420皿、426皿、432皿、443皿、498皿、598皿和982皿，从而减少模型的输入变量，缩短计算处 理时间； (6)将SPA提取得到的特征波长所对应的光谱数据代入偏最小二乘回归算法 (PLSR)进行建模； (7)依据下式计算得到干贝的高光谱图像中每个像素点所对应的干贝的水分含 量： 其中Xi为inm特征波长处的光谱图像中某一像素点的光谱值；Y为相应像素点处 的干贝水分含量值。 进一步地，所述步骤1中光谱图像的校正包括黑、白参考校正，可有效减少由于系 统噪音对成像的影响，从而获取高性噪比、低背景干扰的数据信号信息，进行校正的计算公 式为：[001 引 式中；R为由公式转换得到的相对图像，I为采集得到的绝对图像，B为全黑标定图 像，W为全白标定图像。 进一步地，所述步骤7中计算得到干贝的光谱图像中每个像素点所对应的干贝水 分含量后，绘制干贝的水分含量分布图。 本专利技术具有W下有益效果：[002引1)选定少数特征波长处采集干贝的高光谱图像，利用算法建模，偏最小二乘回归 分析得到干贝的水分含量与高光谱图像中像素点反射率的关系，快速检测干贝的水分含 量，检测精度高，检测时间短。 2)在检测过程中不使用任何化学材料，不会产生类似于烘干法所造成的热损伤， 检测过程操作简单，效率高，不污染环境。 3)能够连续分析多个干贝样品，可实时在线检测多个干贝的水分含量分布，利于 干贝生产实践中的流水线加工，在干贝生产应用方面具有良好的前景。【附图说明】 图1是本专利技术一种干贝水分含量高光谱检测方法的流程图； 图2是本专利技术一种干贝水分含量高光谱检测方法的预测结果图； 图3是本专利技术一种干贝水分含量高光谱检测方法的干贝水分含量分布图。【具体实施方式】[002引下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。 如图1所示，本专利技术，包括W下步骤： S1、样品准备：实验所用样品取自干贝加工厂里的刚从扇贝壳里取出的未经任何 化学处理的干贝； S2、取8个干贝样品放在烘箱中，设置烘箱温度为110摄氏度，取出放在干燥箱冷 却5分钟，然后再称量每个干贝的重量，记录数据；[003引 S3、采用高光谱成像系统（ImSpectorVlOE,SpectralImaging Ltd.，Oulu,Finland, 400-1000nm)，采集每个干贝样品的原始高光谱图像I，并及时进行光 谱图像的黑白参考校正；S4、采集图像完成后，重复步骤S2和S3,直到干贝烘干至前后两次重量不超过2毫 克为止；实验采集了 =个不同干燥时期的干贝高光谱图像，每个干燥时期有八个干贝样品， 总共采集了 24张高光谱图像。在24个光谱图像中随机选取15个作为建模集样本，其余9 个作为预测集样本；S5、采用ENVI软件提取感兴趣区域（R0I)内所有像素点的平均光谱数据，提取得 到的平均光谱数据用一个=维数据块来描述，X和y表示二维平面像素信息，第=维A是 波长信息；由于不同成分对光谱吸收不同，在某个特定波长下图像对某个缺陷会有较显著 的反映，所述=维数据块能反映干贝样本的物理结构、化学成分的差异；S6、对采集到的干贝高光谱图像数据进行光谱数据分析，建立数学模型，采用连 续投影算法进行特征波段提取，提取十个特征波长，分别为385nm、390nm、402nm、420nm、 426皿、432皿、443皿、498皿、598皿和982皿，然后采用偏最小二乘回归算法建立数学模型， 根据建立的光谱数据值与干贝水分含量的线性关系拟合模型，计算并预测分析干贝的水分 含量。将光谱图像中每个像素点所对应的光谱值代入公式中进行水分含量的计算，计算得 到干贝的光谱图像中每个像素点所对应的干贝水分含量后，绘制干贝的水分含量分布图， 得到干贝不同区域处的水分含量信息，进而可W根据此水分含量分布图，观测不同干燥时 期的干贝的水分含量变化，干贝的水分含量分布图如图3所示。该方法可用于快速检测干 贝的水分含量，并有望应用到生产实践中。 对于建模集中的15个干贝，对每个干贝样本的高光谱图像提取得到平均光谱数 据，采用SPA算法进行特征波长的提取，再利用偏最小二乘回归算法拟合得到干贝水分含 量与平均光谱数据的关系如下式所示，Y- (5. 33-1. 66X385nm+51. 5細39〇nji+21.06X40211111+47. 97乂42〇"111+78. 31X426nm+63. 7細432nm+本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种干贝水分含量的高光谱检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取干贝样本的光谱图像并进行校正；(2)采用阈值法划定干贝样本的感兴趣区域(ROI)；(3)提取ROI内所有像素点的平均光谱数据；(4)提取得到的平均光谱数据用一个三维数据块来描述，x和y表示二维平面像素信息，第三维λ是波长信息；由于不同成分对光谱吸收不同，在某个特定波长下图像对某个缺陷会有较显著的反映，所述三维数据块能反映干贝样本的物理结构、化学成分的差异；(5)采用连续投影算法(SPA)提取10个最优特征波长：385nm、390nm、402nm、420nm、426nm、432nm、443nm、498nm、598nm和982nm，从而减少模型的输入变量，缩短计算处理时间；(6)将SPA提取得到的特征波长所对应的光谱数据代入偏最小二乘回归算法(PLSR)进行建模；(7)依据下式计算得到干贝的高光谱图像中每个像素点所对应的干贝的水分含量：Y＝(5.33‑1.66X385nm+51.58X390nm+21.06X402nm+47.97X420nm+78.31X426nm+63.78X432nm+78.39X443nm+26.10X498nm‑22.78X598nm‑52.58X982nm)×10‑5其中Xi为inm特征波长处的光谱图像中某一像素点的光谱值；Y为相应像素点处的干贝水分含量值。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：黄慧，沈晔，郭乙陆，宋宏，韩军，陈鹰，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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