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题名柚果视觉特征与内部品质的相关性及粗略检测方法研究
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作者
徐赛
陆华忠
王旭
丘广俊
梁鑫
王陈
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机构
广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所
广东省农业科学院
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出处
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第24期242-248,共7页
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基金
广东省重点研发领域计划项目(2018B0202240001)
国家自然科学基金项目(31901404)
+4 种基金
广州市科技计划项目(201904010199)
广东省农业科学院新兴学科团队建设项目(202134TD)
广东省农业科学院院长基金面上项目(201920)
广东省农业科学院院长基金重点项目(202034)
广东省农业科学院中青年学科带头人培养计划项目(R2020PY-JX020)。
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文摘
为探究柚果视觉特征与其内部品质之间的相关特性,寻找一种快速低成本的检测方法,该文采集了柚果20种外部视觉特征(纵径、横径、纵横径比、面积、R、G、B灰度分别的一阶、二阶和三阶形态、H、V、S灰度、对比度、相关度、能量、粗糙度,分别用F1~F20表征)与3种主要内部品质[硬粒程度、可溶性固形物(total soluble solid,TSS)含量和含水率]用于分析。研究结果表明,机器视觉技术可以精确地还原柚果外部特征情况。柚果全部视觉特征与内部品质指标的线性相关性均不显著,但与内部品质指标之间具有较强的非线性相关特性。其中,柚果视觉特征F5、F8、F9、F10、F11、F12、F13、F14、F15、F17、F19和F20与硬粒程度之间的非线性相关相关系不显著,其余特征均与硬粒程度显著非线性相关。柚果视觉特征F5、F8、F9、F10、F11、F12、F13、F14、F15和F17与TSS含量和含水率均显著非线性相关,其余特征与TSS含量和含水率的非线性相关性均极其显著。采用柚果视觉全特征与仅用显著非线性相关特征对其硬粒程度识别结果均不佳。采用柚果视觉特征对其TSS和含水率进行粗略识别均是可行的,其中全特征识别效果要优于仅用极显著非线性相关特征的识别效果。因此,柚果视觉特征可为其内部品质无损检测提供有益的信息补充,也可直接形成粗略低成本的TSS含量和含水率无损检测方法。该研究也为其他水果内部品质无损检测技术的提升提供参考与新思路。
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关键词
柚果
视觉特征
内部品质
相关性
粗略检测
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Keywords
pomelo
vision feature
internal quality
relationship
rough detection
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分类号
TS255.7
[轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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