申请/专利权人：福建师范大学

申请日：2021-11-04

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114235723B

主分类号：G01N21/31

分类号：G01N21/31;G01N21/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.04.12#实质审查的生效;2022.03.25#公开

摘要：本发明提供一种水果内在品质的无损测量方法及终端，包括步骤：获取智能设备摄像头拍摄水果样本得到的光谱图片样本；获取水果样本的实际内在品质参数；将光谱图片样本分为800组不同波段并取每个波段的平均亮度值，并将800个平均亮度值与光谱图片样本对应的实际内在品质参数作为输入得到多组输入样本；构建神经网络，将多组输入样本输入神经网络进行深度学习训练和测试，得到PLS模型；创建微信小程序并导入PLS模型，智能设备拍摄待测试水果的实时光谱图片，通过PLS模型对实时光谱图片进行分析得到实时预测内在品质参数并显示。本发明通过智能设备调用拟合好的PLS模型，实现了低成本、快速及准确度高的水果内在品质的无损测量。

主权项：1.一种水果内在品质的无损测量方法，其特征在于，包括步骤：S1：获取智能设备摄像头拍摄水果样本得到的可见连续的光谱图片样本，所述光谱图片样本具体为采用全光谱LED灯照射所述水果样本、由光穿透过所述水果样本一定深度后散射出所述水果样本表面而产生的反射光经光纤传输到光栅上，再由所述光栅漫反射后落到白板上形成反射光谱，最后由所述智能设备摄像头拍摄所述白板上的所述反射光谱而得到，所述全光谱LED灯的波长范围为380-800nm；S2：获取所述水果样本的实际内在品质参数，所述实际内在品质参数具体为采用有损测量仪测得的所述水果样本内与所述光谱图片样本对应的位置处的果肉内在品质参数；所述水果样本为苹果样本；所述实际内在品质参数为所述苹果样本的实际糖度值；所述苹果样本具体为选取大小为250g、形状规则且无损伤的若干类型的苹果各25个且在室温下放置1天后得到，并基于赤道部位将每个所述苹果样本间隔90°分为四个部分，每个部分各作为用于采集所述反射光谱和测量所述实际糖度值的测试点；S3：将所述光谱图片样本分为800个不同波段，并取每个波段的平均亮度值，得到800个所述平均亮度值，具体为：选取所述光谱图片上800×200个的像素点；将所述光谱图片上的像素沿x轴方向分组编号为1～800组；获取每个所述像素点的RGB值，并转化为亮度值：通过公式I＝R255+G255+B2553将每个RGB值转化为亮度值；将每一组y轴方向上的200个所述像素点的所述亮度值累加并取平均值，得到800个所述平均亮度值；并将800个所述平均亮度值与所述光谱图片样本对应的所述实际内在品质参数作为输入样本；S4：重复上述步骤S1-S3得到多组的800个所述平均亮度值与1个所述实际内在品质参数，得到多组输入样本；S5：构建神经网络，将多组所述输入样本输入所述神经网络进行深度学习训练和测试，得到PLS模型，根据不同类型的苹果建立不同的PLS模型；S6：创建微信小程序并导入所述PLS模型，获取所述智能设备拍摄待测试水果的实时光谱图片，通过所述PLS模型对所述实时光谱图片进行分析得到实时预测内在品质参数并显示，所述实时光谱图片由所述微信小程序调用所述智能设备拍照功能实时拍摄所述待测试水果得到。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建师范大学 一种水果内在品质的无损测量方法及终端

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