[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

本發明實施例提供一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法及裝置，屬于農產品檢測技術領域。該方法包括：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，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校正集的透射光譜數據建立得到的，校正集中包括用于建立模型的樣本水果，預設模型為可見光譜檢測模型和/或近紅外光譜檢測模型。由于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校正集的透射光譜數據建立得到的，從而可減小光譜檢測速度變化對基于單一速度光譜信息建立的檢測模型的影響，借助從多速度下光譜信息中篩選出的特征波長，得到較優的預測精度。

技術領域

本發明實施例涉及農產品檢測技術領域，尤其涉及一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法及裝置。

背景技術

蘋果的可溶性固形物含量是衡量蘋果內部品質的重要指標，也是影響消費者購買意愿的決定因素之一。擁有快速無損等優勢的近紅外光譜技術在蘋果可溶性固形物含量檢測方面近年來得到了廣泛應用。然而在實際應用中，檢測模型的穩定性往往受蘋果樣本的溫度、產地、品種、季節性差異等因素的影響。蘋果表面的可溶性固形物含量分布不均勻，其分布趨勢沿果梗到花萼方向逐漸升高。此外，實際在線檢測中，樣本在傳送帶上的運動速度是影響檢測精度的關鍵因素之一，這就可能導致不同速度下采集的光譜信號間的差異性，從而影響蘋果可溶性固形物含量近紅外光譜檢測模型的預測精度。

在相關技術中，關于蘋果可溶性固形物含量的近紅外光譜在線檢測的研究，多是針對單一速度，如僅通過采集蘋果在30cm s^-1速度下的光譜信息，建立蘋果可溶性固形物近紅外光譜檢測模型，而當用該模型去預測蘋果其他速度(如50cm s^-1)的可溶性固形物含量時，其預測精度就會受到影響。

發明內容

為了解決上述問題，本發明實施例提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法及裝置。

根據本發明實施例的第一方面，提供了一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償方法，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，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校正集的透射光譜數據建立得到的，校正集中包括用于建立模型的樣本水果，預設模型為可見光譜檢測模型和/或近紅外光譜檢測模型。

本發明實施例提供的方法，通過建立可溶性固形物含量的預設模型，并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。由于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校正集的透射光譜數據建立得到的，從而可減小光譜檢測速度變化對基于單一速度光譜信息建立的檢測模型的影響，借助從多速度下光譜信息中篩選出的特征波長，得到較優的預測精度。

另外，克服了光譜檢測速度對可溶性固形物含量的預設模型的影響，提高了模型的穩定性。為實際生產中蘋果可溶性固形物含量的在線檢測奠定了理論基礎。為改進目前僅通過單一速度建立的模型，減小因光譜檢測速度的變化對其產生的影響具有一定借鑒意義。最后，在保證模型預測精度略微提高的同時，又使模型得到精簡，對實際在線檢測模型的優化具有一定的指導意義。

根據本發明實施例的第二方面，提供了一種可溶性固形物含量的在線檢測速度補償裝置，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，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校正集的透射光譜數據建立得到的，校正集中包括用于建立模型的樣本水果，預設模型為可見光譜檢測模型和/或近紅外光譜檢測模型。

根據本發明實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及