引用格式：许骞, 蔡健荣, 杜灿, 孙力, 白竣文. 基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(4): 53-65.
XU Qian, CAI Jianrong, DU Can, SUN Li, BAI Junwen. Detection of peel puffing and granulation in citrus based on soft X-ray imaging technology[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(4): 53-65.
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基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测
Detection of peel puffing and granulation in citrus based on soft X-ray imaging technology
许骞， 蔡健荣*， 杜灿， 孙力， 白竣文
（江苏大学 食品与生物工程学院，江苏镇江 212013）
摘要：针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题，本研究自制了一套软X射线成像系统，包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数，以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准，通过调节成像装置参数，确定了最佳的成像参数为：X射线源的管电压60 kV，管电流1.3 mA，线阵探测器的积分时间5.5 ms，柑橘输送带的传送速度10 cm/s。通过圆孔金属板对列方向畸变进行检测，结果表明，传送速度稳定，列方向畸变可以忽略；利用70 mm不锈钢标定球对行方向上的畸变进行检测，计算了行方向上不同位置的投影畸变系数，并建立了畸变校正模型。在上述参数下采集柑橘的软X射线图像，采用高斯滤波对柑橘图像进行去噪处理；利用图像增强算法对去噪后的图像进行对比度增强处理；将固定阈值分割法和形态学算法融合，以去除柑橘图像背景区域、分离柑橘果肉区域和果皮区域。最后通过面积百分比法计算柑橘果肉面积和柑橘果实面积比判别柑橘内部浮皮程度；提取柑橘果实区域的灰度特征，获取柑橘枯水区域，计算柑橘枯水面积和柑橘果肉面积比，判别柑橘枯水程度。以清江椪柑为实验对象，结果表明自制软X射线成像装置对清江椪柑的浮皮和枯水的总体识别率分别为96.2%和86.9%。说明本研究提出的方法能够实现柑橘内部浮皮和枯水的无损检测。
关键词：软X射线成像；柑橘；图像处理；浮皮；枯水；检测
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注：1. 软X射线源 2. 扇形软X射线束 3. 线阵探测器 4. 输送带 5. 光电开关 6. 计算机 7. 电源 8. 铅帘 9. 射线防护箱体
图1 软X射线柑橘检测系统装置组成示意图
Fig. 1 Soft X-ray citrus detection system device composition schematic diagram
图2 背景图像暗场校正前后成像效果对比
Fig. 2 Background image dark field correction before and after the image imaging effect comparison
图3 不同积分时间下1元人民币硬币畸变图像
Fig. 3 Distorted images of the 1 RMB coin at different integration times
图4 不同管电流参数条件下柑橘图像类间方差
Fig. 4 Inter-class variance of citrus images under different tube current parameters
图5 列方向畸变检测试验标定板处理过程
Fig. 5 Column directional distortion detection test
图6 软X射线成像系统投影模型
Fig. 6 Soft X-ray imaging system projection model
图7 不锈钢球标定行方向畸变拟合图
Fig. 7 Stainless steel ball calibration line directional distortion fitting diagram
图8 基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测方法流程
Fig. 8 Procedure for the detection of peel puffing and granulation inside citrus based on soft X-ray imaging technology
图9 不同摆放方式的柑橘软X射线图像
Fig. 9 Soft X-ray image of citrus in different arrangements
图10 基于软X射线的柑橘图像预处理
Fig. 10 Soft X-ray based image pre-processing of citrus
图11 柑橘软X射线图像果实背景及果皮、果肉分割不同分割算法效果对比
Fig. 11 Comparison of different segmentation algorithms for citrus soft X-ray image fruit background and fruit skin and flesh segmentation
图12 柑橘浮皮检测算法步骤
Fig. 12 Algorithm detection steps of peel puffing citrus
图13 柑橘果心提取算法流程及结果展示
Fig. 13 Algorithm detection steps and results of citrus fruit core extraction
图14 柑橘枯水检测算法步骤和结果展示
Fig. 14 Algorithm detection steps and results of citrus granulation
通信作者简介
蔡健荣 教授
蔡健荣，江苏大学农产品加工工程研究院院长，教授、博士生导师。主要从事食品、农产品无损检测技术研究及装备开发；作为骨干成员获得国家发明二等奖1项（排名第4），省部级一等奖6项；发表SCI/EI索引论文50余篇，授权发明专利20余项，主持完成国家863项目、国家自然科学基金项目等多项，目前为国家现代农业（柑橘）产业体系岗位科学家。
来源：《智慧农业（中英文）》2021年第4期
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