本發(fā)明屬于食品檢測領域，特別是涉及到無損檢測食品品質(zhì)的系統(tǒng)，具體的涉及一種高光拍照和無損光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)的系統(tǒng)及其應用該系統(tǒng)的方法。

背景技術(shù)：

目前對于水果和蔬菜的無損檢測的系統(tǒng)比較多，但是一般系統(tǒng)都是基于單一的檢測方法進行檢測，

現(xiàn)有技術(shù)中檢測系統(tǒng)例如CN103048277B所公開的一種近紅外光譜無損檢測水果內(nèi)部品質(zhì)的系統(tǒng)，包括：采集器和微型計算機；所述采集器包括采集探頭和貫穿設置于所述采集器內(nèi)部的光纖探頭；所述采集探頭上設有彈性遮光墊和校正輪；所述校正輪連接步進電機，所述步進電機與所述微型計算機連接。該發(fā)明通過在采集探頭的光路內(nèi)設計可自動切換的白板、黑板和通孔，自動采集全反射參考光譜、暗光譜和樣品光譜，進行光譜的自動標定，減少探測器噪聲的影響，該發(fā)明的系統(tǒng)過于復雜，而且基于單一的方法進行檢測。

還有，專利CN101799401B公開了一種用于水果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測的手持式近紅外探頭。該光纖探頭由四個不同波長的LED光源、檢測光纖、自動采樣控制系統(tǒng)、光源穩(wěn)定電路、數(shù)字溫濕度傳感器、圓形凸臺、遮光圈、軟橡膠圈、開關(guān)、線路盒和外殼構(gòu)成。該專利僅僅解決了探頭的問題，并沒有解決從系統(tǒng)層面實現(xiàn)水果無損檢測。

另外，專利CN100449301C公開了一種基于水果光特性的內(nèi)部品質(zhì)的在線無損檢測方法和裝置。包括輸送單元，分析處理單元，信號控制單元，光照系統(tǒng)，檢測系統(tǒng)，水果分級出口，水果入口，尺寸檢測裝置和編碼器。光照系統(tǒng)提供穩(wěn)定、最優(yōu)強度的照射光。檢測系統(tǒng)可以保證獲得水果內(nèi)部品質(zhì)有效特征的透射光譜信息。信號控制單元將傳感器得到的水果位置信息和尺寸信息以指令方式傳輸給檢測系統(tǒng)，由檢測系統(tǒng)實施對水果的在線光譜檢測，并把水果的光譜信息通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳輸給分析處理單元，其內(nèi)已存的基于近紅外光譜的水果內(nèi)部品質(zhì)預測模型對水果進行內(nèi)部品質(zhì)評價。該檢測系統(tǒng)僅僅解決了內(nèi)部評價，雖然解決了水果的位置數(shù)據(jù)，但是并沒有實現(xiàn)水果的外部和內(nèi)部的綜合評價。

本發(fā)明所要解決的問題是開發(fā)出一種基于外部檢測和內(nèi)部檢測同時檢測水果的品質(zhì)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫，目前能夠通過高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫的檢測水果綜合品質(zhì)的系統(tǒng)還沒有出現(xiàn)，本發(fā)明就是為了解決這一問題，同時為了實現(xiàn)該系統(tǒng)能夠解決果蔬品質(zhì)無損情況下的綜合評價，并提供了應用該系統(tǒng)的方法。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種高光拍照和無損光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)的系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括綜合品質(zhì)判斷計算器，綜合品質(zhì)判斷計算器與高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫連接，所述光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端連接，所述高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端連接，所述綜合品質(zhì)判斷計算器與綜合品質(zhì)輸出端連接，高光數(shù)據(jù)輸入端接收高光拍照設備所傳輸?shù)墓弑砻娓吖馀恼諗?shù)據(jù)，光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端接收光譜檢測儀器所檢測的果蔬光譜數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，上述系統(tǒng)中，所述的高光拍照數(shù)據(jù)選自相機高光比拍照所獲得照片，或選自高光譜儀器拍照所獲得的照片和可見光光譜數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，上述系統(tǒng)中，所述的高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端連接。

優(yōu)選的，上述系統(tǒng)中，所述的光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端和化學成分數(shù)據(jù)輸入端連接。

一種高光拍照和無損光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)的系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫，高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端連接，光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端和化學成分數(shù)據(jù)輸入端連接，所述高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫共同連接綜合評價輸出端，綜合評價輸出端具有通過高光數(shù)據(jù)庫所輸出的表面品質(zhì)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)庫所輸出的化學成分數(shù)據(jù)按權(quán)重計算果蔬綜合品質(zhì)的計算模型。

一種高光拍照和無損光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)的系統(tǒng)，其特征在于該系統(tǒng)包括高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫，高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫共同向綜合評價輸出端傳輸數(shù)據(jù)，高光數(shù)據(jù)庫接收高光數(shù)據(jù)輸入端和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端的數(shù)據(jù)，光譜數(shù)據(jù)庫接收光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端和化學成分數(shù)據(jù)輸入端的數(shù)據(jù)，化學成分數(shù)據(jù)輸入端接收化學檢測端所獲得的化學檢測數(shù)據(jù)，光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端接收光譜檢測端獲得光譜檢測數(shù)據(jù)，高光數(shù)據(jù)輸入端接收高光拍照設備拍照所獲得的數(shù)據(jù)。

一種應用高光拍照和無損光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)的系統(tǒng)檢測果蔬綜合品質(zhì)的方法，其特征在于所述系統(tǒng)包括綜合品質(zhì)判斷計算器，綜合品質(zhì)判斷計算器與高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫連接，所述光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端連接，所述高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端連接，所述綜合品質(zhì)判斷計算器與綜合品質(zhì)輸出端連接，高光數(shù)據(jù)輸入端接收高光拍照設備所傳輸?shù)墓弑砻娓吖馀恼諗?shù)據(jù)，光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端接收光譜檢測儀器所檢測的果蔬光譜數(shù)據(jù)，果蔬通過高光拍照設備拍照獲得果蔬表面高光拍照數(shù)據(jù)并傳輸?shù)礁吖鈹?shù)據(jù)庫，通過光譜檢測儀器檢測果蔬光譜數(shù)據(jù)并傳輸?shù)焦庾V數(shù)據(jù)庫，然后高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫計算果蔬的表面品質(zhì)和果蔬的化學成分數(shù)據(jù)，果蔬的表面品質(zhì)和果蔬的化學成分數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄C合品質(zhì)判斷計算器，獲得果蔬的綜合品質(zhì)。

優(yōu)選的，上述方法中，所述的高光拍照數(shù)據(jù)選自相機高光比拍照所獲得照片，或選自高光譜儀器拍照所獲得的照片和可見光光譜數(shù)據(jù)

優(yōu)選的，上述方法中，所述的高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端連接，高光數(shù)據(jù)庫接收高光數(shù)據(jù)和肉眼評價數(shù)據(jù)后形成具有計算果蔬表面品質(zhì)的計算模型。

優(yōu)選的，上述方法中，所述的光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端和化學成分數(shù)據(jù)輸入端連接，光譜數(shù)據(jù)庫接收光譜檢測數(shù)據(jù)和化學成分數(shù)據(jù)后形成具有計算果蔬化學成分的計算模型。

有益效果：

1、本發(fā)明的系統(tǒng)充分利用了光譜數(shù)據(jù)和高光數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)形式，而且這兩種數(shù)據(jù)的獲得，都是采用對果蔬的非損傷方式獲得，所以該系統(tǒng)通過兩種數(shù)據(jù)的計算獲得的結(jié)果能夠內(nèi)外兩個方面評價果蔬的品質(zhì)。

2、該系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了無損評價果蔬品質(zhì)，而且將果蔬品質(zhì)評價所需要的數(shù)據(jù)庫進行充分結(jié)合，將兩種數(shù)據(jù)庫充分結(jié)合獲得的綜合品質(zhì)判斷計算器，能夠根據(jù)水果種類的不同，蔬菜種類的不同，來評價其表面品質(zhì)和內(nèi)在品質(zhì)，并結(jié)合權(quán)重來判斷果蔬的綜合品質(zhì)。

附圖說明：

圖1：高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫的形成示意圖

圖2：高光檢測和光譜掃描判斷果蔬品質(zhì)系統(tǒng)的示意圖

具體實施方式

實施例1：高光數(shù)據(jù)庫

高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端連接，高光數(shù)據(jù)輸入端與高光拍照設備連接，高光拍照設備通過拍攝果蔬的照片，將拍攝的照片和/或高廣譜數(shù)據(jù)輸入到高光數(shù)據(jù)輸入端，同時肉眼評價果蔬表面平直的數(shù)據(jù)輸入到肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端，肉眼評價的果蔬與高光拍照設備所拍攝的果蔬為同一批果蔬，最后將高光數(shù)據(jù)輸入端的數(shù)據(jù)和肉眼評價數(shù)據(jù)輸入端的數(shù)據(jù)一一對應輸入到高光數(shù)據(jù)庫中進行計算，獲得果蔬的高光數(shù)據(jù)評價模塊，該評價模塊能夠評價新輸入的高光數(shù)據(jù)所針對的果蔬的表面品質(zhì)。

實施例2：光譜數(shù)據(jù)庫

光譜數(shù)據(jù)庫與化學成分數(shù)據(jù)庫輸入端和光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端連接，化學成分數(shù)據(jù)輸入端接收化學檢測端所檢測的化學成分及其含量數(shù)據(jù)，光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端接收光譜檢測端所檢測的光譜數(shù)據(jù)，將化學成分數(shù)據(jù)輸入端的化學成分數(shù)據(jù)和光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端的光譜檢測數(shù)據(jù)共同輸入到光譜數(shù)據(jù)庫，光譜數(shù)據(jù)庫通過化學成分數(shù)據(jù)和光譜檢測數(shù)據(jù)設置成化學成分計算模型，新的光譜數(shù)據(jù)輸入到該數(shù)據(jù)庫后通過該模型計算得到化學成分數(shù)據(jù)。

實施例3：綜合判斷系統(tǒng)

果蔬品質(zhì)綜合判斷系統(tǒng)包括果蔬綜合品質(zhì)判斷計算器，該計算器與高光數(shù)據(jù)庫和光譜數(shù)據(jù)庫連接，接收高光數(shù)據(jù)庫的表面品質(zhì)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)庫的化學品質(zhì)數(shù)據(jù)，通過高光數(shù)據(jù)庫傳來的表面品質(zhì)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)庫傳來的化學成分數(shù)據(jù)共同計算得到果蔬的綜合品質(zhì)，并通過綜合品質(zhì)輸出端輸出。其中高光數(shù)據(jù)庫與高光數(shù)據(jù)輸入端連接，高光數(shù)據(jù)輸入端接收高光拍照設備拍攝果蔬所得到的高光數(shù)據(jù)，高光數(shù)據(jù)包括高光比拍攝獲得的照片或者是高光譜儀器拍攝所獲得的照片和高光譜數(shù)據(jù)，光譜數(shù)據(jù)庫與光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端連接，接收光譜檢測儀器針對果蔬檢測得到的光譜數(shù)據(jù)。

該系統(tǒng)的操作方法是：

針對果蔬應用高光拍照設備進行拍照，將拍照所獲得的照片或者高廣譜數(shù)據(jù)輸入到高光數(shù)據(jù)輸入端，再傳輸?shù)礁吖鈹?shù)據(jù)庫，通過高光數(shù)據(jù)庫計算得到果蔬的表面品質(zhì)，針對相同的果蔬應用光譜檢測儀器檢測獲得光譜數(shù)據(jù)，將光譜數(shù)據(jù)輸入到光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端，光譜檢測數(shù)據(jù)輸入端將光譜數(shù)據(jù)輸入到光譜數(shù)據(jù)庫，通過光譜數(shù)據(jù)庫計算獲得果蔬的化學成分數(shù)據(jù)，最后，將光譜數(shù)據(jù)庫輸出的化學成分數(shù)據(jù)和高光數(shù)據(jù)庫輸出的果蔬表面品質(zhì)數(shù)據(jù)一同傳輸?shù)骄C合品質(zhì)判斷計算器，計算獲得果蔬的綜合品質(zhì)數(shù)據(jù)，該綜合品質(zhì)數(shù)據(jù)通過綜合品質(zhì)輸出端輸出。