[發明專利]一種釀酒葡萄成熟度監測方法和系統

有效

• 申請號: 201710985064.5
• 申請日: 2017-10-20
• 公開（公告）號: CN108037081B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 張小栓;張天罡;傅澤田;穆維松;鄭永軍;楊圣慧;肖新清
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31;G01N21/359
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王文君;王文紅

1.一種釀酒葡萄成熟度監測方法，其特征在于，包括：

S1、基于葡萄生長階段內的光譜圖像信息與各理化指標值對應關系，預測葡萄當前各理化指標預測值；

S2、基于各理化指標值隨葡萄成熟度的遷移關系，得到葡萄的成熟度參數；

所述步驟S1中，還包括建立理化指標預測模型：

獲取葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值，并采集對應的光譜圖像信息；

對光譜圖像信息和理化指標的進行相關性分析，獲取各理化指標對應的特征波段和波峰位置，訓練得到理化指標預測模型；

所獲取的葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值包括可溶性固形物、PH和總酸含量；

獲取葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值具體包括：

獲取均勻分布在葡萄園內各個采樣點處的葡萄，包括采樣點處陰面、陽面的兩穗葡萄；

分別取兩穗葡萄上中下三個部位的果實作為樣本，混合榨汁后檢測各理化指標值；

建立理化指標預測模型時，采集對應的光譜圖像信息具體包括：

分別通過多光譜儀和近紅外光譜儀對整穗葡萄進行圖像采集，每穗葡萄采集三次；

對圖像平滑取平均后求導，并通過多元散射校正消除光譜圖像中基線的平移和漂移；

所述步驟S1還包括：

基于多光譜圖像和紅外光譜圖像分別建立理化指標預測模型；

通過分析誤差的標準差確定各理化指標預測模型的預測值及樣本真實值之間的符合程度；

基于相對標準差確定不同測量理化指標的預測效果，選取最優理化指標預測模型；

所述步驟S2具體包括：

基于葡萄質構檢測及感官評價所得的成熟度信息，進行主成分分析，得到各種理化指標對葡萄成熟度的決定系數；

提取決定系數高的多個指標作為預測特征指標，建立由特征指標和決定系數組成的成熟度系數計算公式；

所述步驟S2進一步包括：

基于待測葡萄的理化指標預測值，計算葡萄的成熟度系數，并與葡萄成熟度標準判別值對比；

若計算得到成熟度大于標準判別值，則判斷已達到最佳采收期；若小于標準判別值，則基于理化指標值預測下次檢測時間；

還包括圖像采樣頻次的動態判定：

將預測出的可溶性固形物含量與釀酒所需最低標準進行比較，是否大于最低標準，

若否，則根據模型預測可溶性固形物含量達到最低標準的時間，并進行下一次的圖像采集，

若是，則繼續比對可滴定酸含量是否符合標準要求，

若否，則根據模型預測可滴定酸含量達到最低標準的時間，并進行下一次的圖像采集，

若是，則繼續比對PH值是否符合標準要求，

若否，則根據模型預測PH值達到最低標準的時間，并進行下一次的圖像采集；

還包括最佳采收期判斷規則：

根據理化指標預測值結合相應的決定系數，計算釀酒葡萄的成熟度系數F，并與特定釀酒葡萄成熟度標準判別值F0進行比對，

若該片區域釀酒葡萄成熟度系數F大于標準判別值F0，則判斷該區域已經達到最佳采收期，

若成熟度系數F未達到標準判別值，則判斷該片區域葡萄雖然已經成熟，但仍未達到最佳采收期，則進一步預測該片區域葡萄達到最佳采收期時間，并進行光譜圖像采集。

2.一種采用權利要求1所述的釀酒葡萄成熟度監測方法的系統，其特征在于，包括：

光譜圖像采集模塊，用于采集葡萄生長階段內的光譜圖像信息；

成熟度檢測模塊，用于基于光譜圖像信息對葡萄成熟度進行檢測；

所述成熟度檢測模塊包括理化指標預測單元和成熟度計算單元；

所述理化指標預測單元，用于基于葡萄生長階段內的光譜圖像信息與各理化指標值對應關系，預測葡萄當前各理化指標預測值；

所述成熟度計算單元，用于基于各理化指標值隨葡萄成熟度的遷移關系，計算葡萄的成熟度參數；

所述理化指標預測單元，還用于建立理化指標預測模型：

獲取葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值，并采集對應的光譜圖像信息；

對光譜圖像信息和理化指標的進行相關性分析，獲取各理化指標對應的特征波段和波峰位置，訓練得到理化指標預測模型；

所獲取的葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值包括可溶性固形物、PH和總酸含量，

獲取葡萄樣本在各個生長階段內的各項理化指標值，具體包括：

獲取均勻分布在葡萄園內各個采樣點處的葡萄，包括采樣點處陰面、陽面的兩穗葡萄；

分別取兩穗葡萄上中下三個部位的果實作為樣本，混合榨汁后檢測各理化指標值；

建立理化指標預測模型時，采集對應的光譜圖像信息，具體包括：

分別通過多光譜儀和近紅外光譜儀對整穗葡萄進行圖像采集，每穗葡萄采集三次；

對圖像平滑取平均后求導，并通過多元散射校正消除光譜圖像中基線的平移和漂移；

所述光譜圖像采集模塊包括無人機和圖像采集裝置；所述圖像采集裝置設于所述無人機上；所述無人機用于按設定高度和軌跡在葡萄園內飛行，所述圖像采集裝置用于在飛行過程中采集葡萄的光譜圖像信息。