[發(fā)明專利]一種基于卷積神經網絡的柑橘糖度無損檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010344505.5 | 申請日: | 2020-04-27 |
| 公開(公告)號: | CN111474137A | 公開(公告)日: | 2020-07-31 |
| 發(fā)明(設計)人: | 張程偉 | 申請(專利權)人: | 無錫雪浪數(shù)制科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/359 | 分類號: | G01N21/359;G01N21/3563;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 無錫華源專利商標事務所(普通合伙) 32228 | 代理人: | 聶啟新 |
| 地址: | 214000 江蘇省無*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 卷積 神經網絡 柑橘 糖度 無損 檢測 方法 | ||
本發(fā)明提供了一種基于卷積神經網絡的柑橘糖度無損檢測方法,其預處理步驟簡單,可滿足柑橘糖度無損快速檢測的要求,其包括以下步驟:選取柑橘,獲取原始光譜數(shù)據,獲取實際糖度數(shù)據,建立卷積神經網絡模型,采用數(shù)據預處理方法對數(shù)據進行預處理,訓練集光譜預處理數(shù)據、訓練集實際糖度預處理數(shù)據作為卷積神經網絡模型的訓練輸入,進行訓練,模型效果判斷,獲得驗證集預測糖度數(shù)據與驗證集實際糖度之間的誤差,根據誤差對模型進行訓練,直至模型建立完成,采用上述建立的卷積神經網絡模型對柑橘糖度進行預測。
技術領域
本發(fā)明屬于食品檢測技術領域,具體為一種基于卷積神經網絡的柑橘糖度無損檢測方法。
背景技術
隨著我國經濟的快速發(fā)展和生活水平提高,水果消費量大大增加,同時,消費者對水果品質例如糖度指標有更高的要求。傳統(tǒng)的水果糖度檢測方式為人工判別,其主要采用的檢測設備為糖度儀,這種方式需在水果表面切取樣本放置于糖度儀上,這不僅破壞水果表面,而且需人工讀取數(shù)值,費事費力,無法滿足柑橘糖度批量檢測及在線實時檢測的要求。
隨著光譜檢測技術以及機器學習方法的日益成熟,機器學習方法已在光譜數(shù)據分析中找到了許多應用,特別是在水果糖度預測方面的應用,其不僅可以解決人工判別水果糖度主觀費時的問題,而且可結合控制系統(tǒng),滿足在線實時檢測的無損檢測要求,但是,現(xiàn)有的這些方法都需要配合復雜的光譜數(shù)據預處理過程才能實現(xiàn)其作用。
例如,現(xiàn)有的專利名稱為一種快速無損檢測蘋果的品種、糖度和酸度的方法,專利號為CN106769970A的專利,其通過主成分分析方法對預處理過的蘋果光譜數(shù)據進行降維處理,并用遺傳算法進行優(yōu)化,最后通過BP神經網絡方法進行分類,通過多次驗證,最終確定最佳的預測模型,整個預處理和建模過程需高度定制,預處理步驟復雜,導致方案的通用性較差,且現(xiàn)有的基于神經網絡方法的糖度預測研究主要是針對蘋果、西瓜等表面光滑水果,而可應用于柑橘水果的糖度預測研究較為缺乏,因此,發(fā)明一種可實現(xiàn)柑橘糖度的無損快速檢測方法成為本領域人員亟待解決的問題。
發(fā)明內容
針對現(xiàn)有技術中存在的用于糖度預測方法中的預處理步驟復雜,整個預處理和建模過程需要高度定制,通用性較差的問題,本發(fā)明提供了一種基于卷積神經網絡的柑橘糖度無損檢測方法,其無需高度定制預處理算法,預處理步驟簡單,可滿足柑橘糖度無損快速檢測的要求。
一種基于卷積神經網絡的柑橘糖度無損檢測方法,其特征在于,其包括以下步驟:
S1、選取柑橘,組成柑橘樣本,將柑橘樣本分為訓練集和驗證集;
S2、采用近紅外光譜儀對所述訓練集、驗證集進行光譜采集,得到原始光譜數(shù)據,所述原始光譜數(shù)據包括訓練集原始光譜數(shù)據和驗證集原始光譜數(shù)據;
S3、采用電子糖度計測量所述訓練集、驗證集中的柑橘樣本的糖度,獲得實際糖度數(shù)據,所述實際糖度數(shù)據包括訓練集實際糖度、驗證集實際糖度;
S4、建立卷積神經網絡模型,具體包括以下建模步驟:
S41、采用數(shù)據預處理方法對所述訓練集原始光譜數(shù)據、驗證集原始光譜數(shù)據、訓練集實際糖度、驗證集實際糖度進行預處理,獲得訓練集光譜預處理數(shù)據、訓練集實際糖度預處理數(shù)據、驗證集光譜預處理數(shù)據、驗證集實際糖度預處理數(shù)據,其中,所述數(shù)據預處理方法包括數(shù)據正則化;
S42、所述訓練集光譜預處理數(shù)據、訓練集實際糖度預處理數(shù)據作為卷積神經網絡模型的訓練輸入,被饋送至高斯噪聲層,再依次經重塑層、第一卷積層、激活函數(shù)、第二卷積層、激活函數(shù)、壓平、Dropout、第一全鏈接層、激活函數(shù)、第二全鏈接層迭代后,建立卷積神經網絡模型;
S5、模型效果判斷,將所述驗證集光譜預處理數(shù)據作為所述卷積神經網絡模型的輸入進行糖度預測,并輸出驗證集預測糖度數(shù)據;
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