本發(fā)明公開了一種基于深度學習的葡萄糖度無損檢測方法,涉及水果品質(zhì)檢測領(lǐng)域。本方法是:①構(gòu)建葡萄數(shù)據(jù)集:A.使用手機拍攝葡萄;B.測量糖度;②將圖片數(shù)據(jù)按照糖度區(qū)間分類;③圖像分割;④數(shù)據(jù)擴增:A、縮放;B、旋轉(zhuǎn);⑤深度學習的糖度預測模型;⑥分類回歸匯聚;⑦模型集成;⑧模型測試。本發(fā)明具有下列優(yōu)點和積極效果:①建立了一種全新的基于深度學習的葡萄糖度檢測模型,深度學習算法相對于傳統(tǒng)的算法,能夠進行自我學習,模型的預測能力更強;②可保證水果樣本的完整性,實現(xiàn)糖度無損檢測。
聲明:
“基于深度學習的葡萄糖度無損檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)