本發(fā)明涉及水果品質(zhì)無損檢測領(lǐng)域,具體來說是一種基于高光譜和深度學(xué)習(xí)的肥城桃內(nèi)外品質(zhì)檢測方法。該方法首先采集肥城桃樣本的高光譜數(shù)據(jù)與理化指標(biāo)并進行高光譜圖像校準(zhǔn),然后通過蒙特卡羅偏最小二乘法剔除光譜數(shù)據(jù)異常值并采用光譜理化值共生距離法進行樣本劃分,再使用多種變量選擇算法識別可溶性固形物含量與硬度的敏感特征波長,同時通過分析樣本與背景光譜差值優(yōu)選高光譜圖像,利用深度學(xué)習(xí)YOLOv3算法進行目標(biāo)框選與預(yù)測框尺寸面積提取,最后,建立特征波長光譜數(shù)據(jù)和可溶性固形物、硬度的回歸預(yù)測模型,以及像素尺寸、面積和真實尺寸、重量的回歸模型,實現(xiàn)肥城桃可溶性固形物、硬度、果徑、重量的快速無損檢測與內(nèi)部品質(zhì)空間分布可視化。
聲明:
“基于高光譜和深度學(xué)習(xí)的肥城桃內(nèi)外品質(zhì)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(xué)習(xí)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)