[發(fā)明專利]水果糖度無損檢測方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110139425.0
• 申請日: 2021-02-02
• 公開（公告）號: CN112465077B
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邢中陽;王新宇;黃善旻;鄧清輝;李俊
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G01N21/359
• 代理公司: 長沙國科天河知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 43225
• 代理人: 閔亞紅

1.一種水果糖度無損檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

通過手機攝像頭獲取近紅外光照射待測水果時漫反射形成的待測散射圖像；

對所述待測散射圖像進行灰度化處理，獲得待測灰度圖片；根據(jù)所述待測灰度圖片獲得每個彌散斑的待測平均灰度值；

根據(jù)所述待測平均灰度值計算得到待測漫反射光強度；所述灰度值與入射光強度的關(guān)系式為：

其中：代表灰度值；代表相對光強度；代表入射光照強度，相對光強度為所述待測漫反射光強度；

獲取多個與所述待測水果種類相同的水果的糖度含量及與所述糖度含量對應(yīng)的漫反射光強度；

根據(jù)所述糖度含量、所述漫反射光強度以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得到最終糖度預(yù)測模型；

根據(jù)所述待測漫反射光強度和所述最終糖度預(yù)測模型，得到所述待測水果的糖度含量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對所述待測散射圖像進行灰度化處理，獲得待測灰度圖片；根據(jù)所述待測灰度圖片獲得每個彌散斑的待測平均灰度值，包括：

對所述待測散射圖像進行灰度化處理，獲得待測灰度圖片；

根據(jù)所述待測灰度圖片，利用編程計算的方法獲得每個彌散斑的待測平均灰度值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取多個與所述待測水果種類相同的水果的糖度含量及與所述糖度含量對應(yīng)的漫反射光強度，包括：

選取多個與待測水果種類相同的水果，組成樣本集，將所述樣本集分為訓(xùn)練集和測試集；

通過手機攝像頭獲取近紅外光照射所述訓(xùn)練集和所述測試集時漫反射形成的散射圖像，得到訓(xùn)練集散射圖像和測試集散射圖像；

對所述訓(xùn)練集散射圖像和所述測試集散射圖像進行灰度化處理，得到訓(xùn)練集灰度圖片和測試集灰度圖片；

根據(jù)所述訓(xùn)練集灰度圖片和所述測試集灰度圖片，得到訓(xùn)練集平均灰度值和測試集平均灰度值；

根據(jù)所述訓(xùn)練集平均灰度值計算得到訓(xùn)練集的漫反射光強度；

根據(jù)所述測試集平均灰度值計算得到測試集的漫反射光強度；

利用化學(xué)分析法測定所述訓(xùn)練集和所述測試集的糖度含量，得到訓(xùn)練集的糖度含量和測試集的糖度含量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述糖度含量是樣本集的糖度含量，包括所述訓(xùn)練集的糖度含量和所述測試集的糖度含量；

所述漫反射光強度是樣本集的漫反射光強度，包括所述訓(xùn)練集的漫反射光強度和所述測試集的漫反射光強度；

根據(jù)所述糖度含量、所述漫反射光強度以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，得到最終糖度預(yù)測模型，包括：

將所述訓(xùn)練集的漫反射光強度作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將訓(xùn)練集的糖度含量作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，對所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練獲得預(yù)測模型；

將所述測試集的漫反射光強度和所述測試集的糖度含量作為測試數(shù)據(jù)；利用所述測試數(shù)據(jù)對所述預(yù)測模型進行測試，得到最終糖度預(yù)測模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述待測漫反射光強度和所述最終糖度預(yù)測模型，得到所述待測水果的糖度含量，包括：

將所述待測漫反射光強度輸入到所述最終糖度預(yù)測模型，得到所述待測水果的糖度含量。