Spectroscopy and Spectral Analysis, Volume. 42, Issue 9, 2657(2022)
Current Status and Future Perspective of Spectroscopy and Imaging Technique Applications in Bruise Detection of Fruits and Vegetables: A Review
Figures & Tables(5)
![(a) Hyper-spectral images of pear before and after normalization at 1 200 nm; (b) Average spectra of pear at 950~1 650 nm[43]](/Images/icon/loading.gif){kind=icon}
Fig. 2. (a) Hyper-spectral images of pear before and after normalization at 1 200 nm; (b) Average spectra of pear at 950~1 650 nm[43]
Fig. 3. Schematic diagram of spatial-frequency domain imaging system
Table 1. Comparison of the characteristics of different spectroscopy and imaging techniques for bruising detection of fruits and vegetables
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检测技术 优点 缺点 光谱技术 近红外光谱[ 4 ]无损环保、 简单快速、 易于操作 建模复杂、 模型通用性弱、 不具备空间信息 拉曼光谱[ 5 ]准确性高、 无损快速高效、 具有更窄、 更清晰的分子峰特征 样品准备复杂、 无法实时获取信息 荧光光谱[ 6 ]高灵敏度、 快速、 无损、 装置成本低 存在错峰重叠、 归属不明的问题 成像技术 机器视觉[ 7 ]效率高、 灵活性高、 工作时间长 无法获取物体内部信息 高光谱成像[ 8 ]图谱合一, 具备光谱和空间信息 数据量大、 特征波段的选择和准确性不稳定 空间频域成像[ 9 ]深度辨析、 信号增强 需要选择特征波段、 实时性不高 磁共振成像[ 10 ]快速直观, 能得到空间信息和不同切层图像信息 设备成本较高、 成像速度较慢 X射线成像[ 10 ]穿透能力强, 能反应内部特征 成本相对较高, 对安装及安全要求严格 热成像[ 11 ]成像速度快、 检测面积大 对比度弱、 信噪比低、 高度依赖环境条件
Table 2. Application status of spectroscopy and imaging techniques for bruising detections of fruits and vegetables
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检测技术 检测对象 损伤类型 数据处理算法 正确率/% 文献 近红外光谱 苹果 擦伤
冷害PLS-DA
ANN, SVM94.0~96.0
98.3[ 20 ]
[22 ]花椰菜 腐烂 PLS 100 [ 25 ]鸭梨 黑心病
黑心病PLS
PLS100
98.3[ 23 ]
[24 ]梨枣 碰伤 PLS-LDA 96.7 [ 14 ]龙眼 碰伤 PLS-DA 100 [ 15 ]猕猴桃 碰伤 SPA-LSSVM 98.2 [ 13 ]橄榄 碰伤 PLS 100 [ 16 ]樱桃 碰伤 LSSVM 93.3 [ 18 ]番茄 碰伤 LSSVM 98.4 [ 17 ]拉曼光谱 橄榄 冻伤、 发酵 SIMCA, PLS-DA, K-NN 100, 97.0 [ 27 ]荧光光谱 苹果
土豆擦伤
擦伤PCA
PCA-
-[ 31 ]
[31 ]荧光成像 苹果 碰伤 M-value 0.5 h: 86.7
1 h后: 100[ 32 ]高光谱成像 青椒 冷害 PLS-DA 84.0 [ 56 ]苹果 碰伤
瘀伤
擦伤
碰伤iPLS-DA
WS
SVM
SVM92.4, 94.0
99.5
97.5
97.3[ 51 ]
[52 ]
[53 ]
[54 ]桃子 擦伤 PCA, WS 96.6 [ 36 ]早期擦伤 PCA, WS 96.5(损伤果)
97.5(健康果)[ 39 ]冷害 SVM, ANN 99.3(二分类)
96.1(三分类)
85.4(四分类)[ 59 ]番茄 开裂 LDA, SVM 94.6, 96.4 [ 42 ]蓝莓 瘀伤 CARS-LSSVM 12 h后: 95.0 [ 48 ]瘀伤 SVM 94.0(训练集)
92.0(测试集)[ 41 ]樱桃 冷害 BPNN 83.3(冷冻果)
94.6(健康果)[ 49 ]柑橘 早期腐烂 PCA, WS 100(训练集)
98.6(测试集)[ 37 ]梨 瘀伤 F-value 92.0 [ 44 ]马铃薯 黑心病 PLS-DA 94.0 [ 55 ]茄子 冷害 SVM 100 [ 50 ]青枣 冷害 LDA 98.3(二分类)
93.3(三分类)[ 44 ]黄瓜 冷害 SVM 100(二分类)
90.5(三分类)[ 45 ]空间频域成像 苹果 碰伤
碰伤
碰伤TPD
SPT
Otsu70~100
-
>85.8[ 60 ]
[61 ]
[62 ]磁共振成像 鳄梨
梨
苹果瘀伤
损伤体积
水心病-
DL
--
-
100[ 65 ]
[66 ]
[75 ]X射线成像 苹果 内部褐变
内部褐变-
--
-[ 69 ]
[71 ]石榴 内部损伤 - - [ 70 ]热成像 梨
蓝莓碰伤
损伤A photothermal model
LDA, SVM, RF, K-NN等-
89.5[ 72 ]
[73 ]
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Tong-tong ZHOU, Xiao-lin SUN, Zhi-zhong SUN, He-huan PENG, Tong SUN, Dong HU. Current Status and Future Perspective of Spectroscopy and Imaging Technique Applications in Bruise Detection of Fruits and Vegetables: A Review[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2022, 42(9): 2657
Paper Information
Category: Research Articles
Received: May. 14, 2021
Accepted: Dec. 15, 2021
Published Online: Nov. 17, 2022
The Author Email: ZHOU Tong-tong (zhoutt@stu.zafu.edu.cn)
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