[發明專利]可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法及裝置

在審

• 申請號: 201811533254.4
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109632650A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 黃文倩;夏宇;樊書祥;李江波
• 申請（專利權）人: 北京農業智能裝備技術研究中心
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/359;G01N21/3563
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

1.一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法，其特征在于，包括：

基于可溶性固形物含量的預設模型，檢測目標水果的可溶性固形物含量；其中，所述可溶性固形物含量的預設模型是將校正集放置在傳送帶上后，基于多種傳送速度下所述校正集的透射光譜數據建立得到的，所述校正集中包括用于建立模型的樣本水果，所述預設模型為可見光譜檢測模型和/或近紅外光譜檢測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可溶性固形物含量的預設模型，檢測目標水果的可溶性固形物含量，包括：

將所述目標水果放置在傳送帶上，并由光源照射所述目標水果；

獲取所述目標水果的透射光譜數據，并對所述透射光譜數據做預處理；

將預處理后的透射光譜數據輸入至所述預設模型，輸出所述目標水果的可溶性固形物含量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可溶性固形物含量的預設模型，檢測目標水果的可溶性固形物含量之前，還包括：

基于所述校正集中樣本水果的可溶性固形物含量及多種傳送速度下所述校正集中樣本水果的透射光譜數據，建立所述預設模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述校正集中樣本水果的可溶性固形物含量及多種傳送速度下所述校正集中樣本水果的透射光譜數據，建立所述預設模型之前，還包括：

按照預設方式，對多種傳送速度下所述校正集中樣本水果的透射光譜數據進行預處理，所述預設方式至少包括平滑濾波處理。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述校正集中樣本水果的可溶性固形物含量及多種傳送速度下所述校正集中樣本水果的透射光譜數據，建立所述預設模型，包括：

基于多種傳送速度下所述樣本水果的透射光譜數據，挑選所述樣本水果的可溶性固形物含量的特征波長，并基于所選的特征波長，建立所述預設模型。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述校正集中樣本水果的可溶性固形物含量及多種傳送速度下所述校正集中樣本水果的透射光譜數據，建立所述預設模型之后，還包括：

基于獨立預測集對所述校正集以及所述校正集中樣本水果在所述多種傳送速度下的可溶性固形物含量進行驗證，所述獨立預測集中包括用于對驗證模型的樣本水果。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，所述多種傳送速度至少包括30厘米每秒、50厘米每秒及70厘米每秒。

8.一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償裝置，其特征在于，包括：

檢測模塊，用于基于可溶性固形物含量的預設模型，檢測目標水果的可溶性固形物含量；其中，所述可溶性固形物含量的預設模型是將校正集放置在傳送帶上后，基于多種傳送速度下所述校正集的透射光譜數據建立得到的，所述校正集中包括用于建立模型的樣本水果，所述預設模型為可見光譜檢測模型和/或近紅外光譜檢測模型。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

至少一個處理器；以及

與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：

所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行如權利要求1至7任一所述的方法。

10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述非暫態計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執行如權利要求1至7任一所述的方法。