Неразрушающее обнаружение механических повреждений в яблоках с помощью импульсной инфракрасной термографии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В процессе сбора, хранения и транспортировки столкновения между плодами могут привести к механическим повреждениям и снижению общего качества фруктов. Для обеспечения качества фруктов необходимо проводить их неразрушающий контроль. В данной работе исследуется метод неразрушающей оценки (NDE) ранних механических повреждений яблок с помощью импульсной инфракрасной термографии (PIRT). Для обработки и анализа полученных изображений применялись различные методы обработки данных, включая быстрое преобразование Фурье (FFT), анализ главных компонент (PCA) и морфологические алгоритмы. Экспериментальные результаты показывают, что морфологический алгоритм лучше других алгоритмов справляется с обнаружением краев дефектов, позволяя четко идентифицировать особенности дефектов и уменьшая шумовые помехи. Мы предлагаем эффективное и точное решение для неразрушающей оценки механических повреждений яблок, что важно для улучшения качества сельскохозяйственной продукции и продления срока ее хранения.

Об авторах

Сен Ванг

Институт легкой промышленности, Харбинский коммерческий университет

Email: 3170700600@qq.com
Китай, 150028 Харбин

Синь Хуанг

Институт легкой промышленности, Харбинский коммерческий университет

Email: huangx1359@163.com
Китай, 150028 Харбин

Бин Ванг

Институт легкой промышленности, Харбинский коммерческий университет

Email: 2406185469@qq.com
Китай, 150028 Харбин

Тао Пэн

Институт легкой промышленности, Харбинский коммерческий университет

Email: 815509799@qq.com
Китай, 150028 Харбин

Чиву Бу

Институт легкой промышленности, Харбинский коммерческий университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: buchiwu@126.com
Китай, 150028 Харбин

Список литературы

  1. Hussein Z., Caleb O., Opara U.L. Perforation-mediated modified atmosphere packaging of fresh and minimally processed produce—A review // Food Packaging Shel. 2015. V. 6. P. 7—20.
  2. Bhargava A., Bansal A. Fruits and vegetables quality evaluation using computer vision: A review // J. King Saud Univ-Com. 2021. V. 33. P. 243—257.
  3. Amigo J.M., Babamoradi H., Elcoroaristizabal S. Hyperspectral image analysis. A tutorial // Anal. Chim. Acta. 2015. V. 896. P. 34—51.
  4. Celio P. Near infrared spectroscopy: A mature analytical technique with new perspectives—A review // Anal. Chim. Acta. 2018. V. 1026. P. 8—36.
  5. Yu S.K., Wang N., Ding X.Y. et al. Detection of pear freezing injury by non-destructive X-ray scanning technology // Postharvest. Biol. Tec. 2022. V. 190. P. 111950.
  6. Tian S.J., Wang S., Xu H.R. Early detection of freezing damage in oranges by online Vis/NIR transmission coupled with diameter correction method and deep 1D-CNN // Comput. Electron. Agr. 2022. V. 193. P. 106638.
  7. Xu R., Takeda F., Krewer G. et al. Measure of mechanical impacts in commercial blueberry packing lines and potential damage to blueberry fruit // Postharvest. Biol. Tec. 2015. V. 1. No. 110. P. 103—13.
  8. Reflk P., Aktas T., Ikinci A. Selected Mechanical Properties and Bruise Susceptibility of Nectarine Fruit // International Journal of Food Properties. 2012. V. 15. P. 103—113.
  9. Jesse K., Jiang Y., Li C.Y. Blueberry bruise detection by pulsed thermographic imaging // Postharvest. Biol. Tec. 2018. V. 136. P. 166—177.
  10. Lui H., Liu J.Y., Wang Y. Processing thermal image sequences for defect detection based on ultrasound lock-in thermography // Infrared and Laser Engineering. 2011. V. 40. No. 5. P. 944—948.
  11. Han Q., Wang H., Hou M. et al. HWA-SegNet: Multi-channel skin lesion image segmentation network with hierarchical analysis and weight adjustment // Comput. Biol. Med. 2023. V. 152. P. 106343.
  12. Panahandeh S., May D., Grosse-Kockert C. et al. Pulsed infrared thermal imaging as inline quality assessment tool // Microelectron. Reliab. 2023. V. 142. P. 114910.
  13. Vavilov V.P. Thermal Nondestructive Testing: Development of Conventional Directions and New Trends (A Review) // Russ. J. Nondestruct+. 2023. V. 59. P. 702—723.
  14. Pawar S.S., Vavilov V.P. Applying the heat conduction-based 3D normalization and thermal tomography to pulsed infrared thermography for defect characterization in composite materials // Int. J. Heat. Mass. Tran. 2016. V. 94. P. 56—65.
  15. Liu G., Gao, W., Liu, W. et al. Debonding Defect Detection by Applying Pulsed, Lock-in and Linear Frequency Modulation Thermal Excitation Methods in the Inspection of Fiber-Reinforced Metal Laminates // Russ. J. Nondestruct+. 2023. V. 59. P. 915—922.
  16. Abidin I.Z., Tian G.Y., Wilson J. et al. Almond D. Quantitative evaluation of angular defects by pulsed eddy current thermography // Ndt & E International. 2010. V. 43. No. 7. P. 537—546.
  17. Hasanzadeh B., Abbaspour-Gilandeh Y., Soltani-Nazarloo A. et al. Non-Destructive Measurement of Quality Parameters of Apple Fruit by Using Visible/Near-Infrared Spectroscopy and Multivariate Regression Analysis // Sustainability-Basel. 2022. V. 14. P. 14918.
  18. Ostu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Trans SMC. 1979. V. 9. P. 62.
  19. Vavilov V.P., Chulkov A.O., Shiryaev V.V. et al. Noise suppression in pulsed IR thermographic NDT: Efficiency of data processing algorithms // NDT&E INT. 2024. V. 148. P. 103240.
  20. Baranowski P., Mazurek W., Witkowska-Walczak B. et al. Detection of early apple bruises using pulsed-phase thermography // Postharvest. Biol. Tec. 2009. V. 53. No. 3. P. 91—100.
  21. Gang W.A., Xuechang C.H., Dongyang H.A. et al. Research on threshold segmentation algorithm of coal CT images based on improved Otsu // Coal Science and Technology. 2021. V. 49. No. 1. P. 264—271.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025