软X射线技术对核桃内部品质的无损检测研究

黄星奕，张庆磊，吕 强

（江苏大学食品与生物工程学院，江苏镇江212013）

软X射线技术对核桃内部品质的无损检测研究

黄星奕，张庆磊，吕 强

（江苏大学食品与生物工程学院，江苏镇江212013）

针对传统方法对核桃内部品质检测的破坏性问题，尝试利用软X射线技术进行核桃内部品质的无损检测。首先采用软X射线技术获取核桃图像，对图像进行去噪和分割；而后提取核桃的轮廓特征，采用面积阈值法对核桃的正常果、空壳果、破损果进行判别区分。实验结果表明，各类核桃总体识别正确率达88.9%，为核桃内部品质无损检测提供了可行的方法。

核桃，软X射线，图像处理

核桃营养丰富，风味可口，具有极高的营养价值和商品价值，收获后的核桃需要进行品质分级，实行优质优价。核桃品质分为外部和内部两方面，外部品质指标主要是指核桃的果形、外壳、横径等，内部品质指标主要是空壳、破损等［1］。目前核桃的品质检测主要依靠人工检测或机器振动筛分级，及采用浮选法将密度低的风干果剔除。人工检测劳动强度大，效率低；机器振动筛检测功耗大，对物料产生一定程度的损坏，而且上述方法都无法对核桃的内部品质进行检测。农产品外部品质的无损检测已经有许多较成熟的技术，如可见光图像检测、红外图像检测等［2］，但是，对农产品内部品质的无损检测仍然是很困难的。由于能够直观地反映农产品结构缺陷、结构变化方面的内部品质，近年来软X射线技术在农产品内部品质检测方面得到了越来越多的重视，如用于苹果［3］、洋葱［4］、梨［5］、红毛丹［6］等果蔬内部品质的监测，对鸡肉中残存碎骨的检测［7-8］。由于难度较大，目前针对核桃等坚果的内部品质检测的研究尚未见报道，本研究尝试利用软X射线技术对核桃内部品质进行无损检测。

1 材料与方法

1.1 实验材料

镇江本地产山核桃品种 平均直径3cm左右，选取99个样本。首先，对每个样本进行编号，获取软X射线图像进行无损检测；然后剖开核桃，人工检测核桃的内部品质，进行校验。

1.2 实验原理与装置

利用软X射线技术进行内部品质无损检测的基本原理是射线通过物质时，会与物质发生相互作用而使强度减弱。射线通过物质时的强度衰减遵循指数规律，其衰减程度与待检物质组分、厚度及入射射线能量有关。穿透被检物料的软X射线照射在线阵检测器内的荧光屏上，被转化为可见光，再经光电转换产生电信号，通过信号处理器处理获取图像，所形成的灰度图像显示了被检测物体组分或厚度的差异。经计算机处理后，可在显示器屏幕上显示出被检测物体内部缺陷或结构变化的性质、大小、位置等信息，达到检测的目的。

实验装置由以下几部分组成：X射线发生器、X射线检测器、机械传动装置、射线防护装置、图像采集卡、主控计算机、图像采集及处理软件等，如图1所示。实验选择的参数为：X射线发生器电压与电流为65.0kV和0.75mA；检测器积分时间为2.67ms。

图1 软X射线采集装置示意图

2 核桃品质的无损检测

2.1 图像采集

为了获取良好的原始图像，减少后续过程图像处理的困难，将核桃摆放位置和图像质量之间的关系进行了探讨。实验获得了核桃平行摆放、垂直摆放、缝合线垂直摆放三种位置的软X射线图像，通过对比，缝合线垂直摆放时获取的图像最清晰，后续的实验过程都采用这种摆放方式，得到的原始图像见图2（a）。

2.2 图像预处理

图像采集过程中，由于软X射线穿过核桃时能量大幅衰减，图像的背景部分显得比核桃对象明亮得多。整幅图像图2（a）的直观效果与人们的观察习惯不相适应，因此对X射线图像进行反转，使得显示的图像与一般X射线负片的图像相似见图2（b）。假设反转前及反转后像素点的灰度值分别为f（x，y）、g（x，y），则反转方程为：

由于探测器本身集成电路、信号传输以及射线散射等方面的原因，采集到的图像中经常含有噪声，而对图像进行滤波，可以去除这一部分的噪声。常用的滤波方法有：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。通过实验，发现中值滤波较其它两种滤波方法能较好地抑制噪声且保持了图像的主要特征，因此采用中值滤波作为本实验的图像噪声去除方法。

2.3 图像分割与特征提取

传统的分隔算法大体上可以分为两类：基于边界特性的分割算法和基于区域的分割算法。基于边界的分割法是利用不同区域间象素灰度不连续的特点检测出区域间的边缘，从而实现图像分割。常见的算法有各种微分算子法等。基于区域的分割算法是利用区域内特性的相似性，把图像划分成一系列有意义区域的处理方法，常用的算法有阈值法等。本实验研究了多种背景分割方法，发现由于图像中噪声的存在，经过各种边缘检测算子分割后的图像，在原本没有边界的地方容易出现假边缘，这样的结果不能用于最终的分割。对噪声去除后的图像进行灰度分布分析，图像和背景之间没有明显的双峰，若用单一的阈值进行分割，容易将部分核桃当成背景去除。对中值滤波后的图像采用Otsu法进行分割，效果比较理想，分割效果见图2（c）。

2.4 形态学处理与轮廓提取

分割出来的图像有时会在其中间夹杂着部分空洞，采用形态学闭运算进行填充。填充后的图像产生部分毛刺，使用中值滤波进行平滑处理，处理效果见图2（d）。对形态学运算后的核桃图像进行轮廓提取，对于要提取的二值图像，如果原图中有一点为黑，且它的8邻域内各点皆为黑，即将该点删除，掏空内部点，处理效果见图2（e）。一般来说，正常果图3（a）内部存在数个较小的轮廓，这是果仁和果壳之间存在的正常空洞；而空壳果图3（b）内部果仁几乎为空，由于缝合线的存在，形成两个大小基本相等的区域；破损果图3（c）的破损区域对X射线吸收较小，轮廓提取的整体轮廓面积较小。通过分析统计核桃图像的面积，根据经验设定面积阈值，完成最后的定性判别，将正常果、空壳果、破损果区分。

图2 核桃软X射线处理序列效果图

图3 正常果、空壳果、破损果轮廓提取效果图

3 结果与分析

本研究通过软X射线技术获取核桃图像，采用Otsu法进行分割，提取轮廓特征并设定面积阈值判别核桃内部品质。然后按国标GB/T 20398-2006逐一剖开99个核桃样本，人工检测核桃的内部品质，发现其中有4个空壳，6个破损，89个完好。比软X射线技术检测的结果，发现所有空壳果被全部检出，破损果有3幅被漏检，完好核桃图像中有8幅被误检为破损核桃，总体正确率为88.9%，如表1所示。

表1 软X射线图像判别结果

在实验中有3个破损核桃和8个完好核桃被误检，其原因可能是核桃本身形状多变，厚度不均，造成完好核桃图像中灰度存在较大差异，与破损核桃比较类似，是误判的主要原因；此外，由于软X射线是通过密度差异进行检测，核桃破损较小（小于1/4），或者破损多以裂纹的形式出现，体现不出密度差异，在一定程度上造成漏判。

4 结论

针对核桃内部品质快速无损检测的难点，本研究应用软X射线技术结合图像处理方法，依据内部品质对核桃进行分类识别，将正常果核桃与空壳果、破损果分开，总体正确率88.9%。实验证明，采用软X射线技术对核桃内部品质检测是可行的，针对核桃的破损和空壳方面的检测准确率较高，同时对其他坚果的内部品质检测也有一定的借鉴作用。

［1］GB/T 20398-2006核桃坚果质量等级［S］.中国标准出版社，2006.

［2］Jin Fenghua，Qin Lei，Jiang Lu，et al.Novel separation method of black walnut meat from shell using invariant features and a supervised self-organizing map［J］.Journal of Food Engineering，2008，88（1）：75-85.

［3］Shahin M A，Tollner E W.Apple classification based on watercore features using fuzzy logic［J］.Paper-American Society of Agriculture Engineers，1997（1）：973077.

［4］Shahin M A，Tollner E W，Gitaitis R D，et al.Classification of sweet onions based on internal defects using image processing and neural network techniques［J］.Transactions of American Society of Agriculture Engineers，2002，45（5）：1613-1618.

［5］Barcelon E G.，Tojo S，Watanabe K.X-Ray CT scanner for detecting internal changes in peach［C］.Taipei：Proceeding of the International symposium on Agricultural Machinery and Automation，1997：227-232.

［6］章程辉，刘纯青，刘木华，等.应用X射线CT成像技术检测红毛丹内部品质的实验研究［J］.江西农业大学学报，2005，27（6）：939-942.

［7］Tal Y，Chen Z，Jing H，et al.Internal inspection of deboned poultry using X-ray image and adaptive thresholding［J］. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers，2001，44（4）：1005-1009.

［8］Vachtsevanos G，Dale W，Heck B，et al.Fusion of visible and x-ray sensing modalities for the enhancement of bone detection in poultry products［J］.Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering，2000，42（3）：102-110.

Nondestructive detection of walnut internal quality using soft X rays technology

HUANG Xing-yi，ZHANG Qing-lei，LV Qiang
（School of Food and Biological Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）

To solve subjectivity and destructive problem in traditional method detecting walnut inner quality，the soft X rays technology was used to detect walnut inner quality.First，soft X rays was used to acquire walnut images，and suitable image process method was researched on noise removal and segmentation.At last，the contour was extracted and the quality of normal，empty，damaged walnuts was qualitative discrimination by area threshold.The results showed that the whole identify ratio was 88.9%，which was a feasible method to nondestructive detection of walnut.

walnut；soft X rays；image process

TS201.1

A

1002-0306（2011）02-0344-03

2009-10-09

黄星奕（1963-），女，教授，主要从事计算机视觉应用研究和农产品无损检测技术研究。