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基于高光譜圖像的青梅糖酸度預測方法

900 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:58:27

本發(fā)明公開了一種基于高光譜圖像的青梅糖酸度預測方法，包括以下步驟：采集青梅樣品高光譜圖像，對其進行反射率校準；獲取每個青梅樣品的平均光譜反射率；利用傳統(tǒng)的理化檢測方式采集青梅樣品的SSC和pH結果，作為預測模型訓練時的參考值；基于深度學習技術，設計多層網(wǎng)絡結構的DSAE?SPA?PLSR預測模型，預測青梅的糖度值和酸度值；對青梅糖度值預測結果和酸度值預測結果進行可視化表示。本發(fā)明基于深度學習技術，提出一種深度學習模型，提高了青梅糖度值和酸度值的預測精度，實現(xiàn)了青梅成分的無損檢測，檢測效率高。同時該方法可以推廣至其他林果無損檢測中，擁有較大的應用前景。

聲明：

“基于高光譜圖像的青梅糖酸度預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)