[发明专利]一种基于高光谱的果品品质检测方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于高光谱的果品品质检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收来自终端的用于获取水果生产线路上的水果的高光谱图像的请求；

获取所述水果生产线路上的水果的高光谱图像；其中，所述高光谱图像为设置于所述水果生产线路上的高光谱图像采集设备，对所述水果进行采集得到的；

基于预设的糖度检测模型以及农药残留检测模型，对所述高光谱图像进行识别，以分别得到所述水果的糖分值以及农药残留值；

基于所述水果的糖分值、农药残留值，以及所述水果的种类，按照预设规则，确定所述水果的品质等级；

根据所述水果的品质等级，向设置于所述水果生产线路上的流道方向控制装置发送相应的控制指令，以使所述流道方向控制装置控制所述水果流向所述品质等级对应的流道，

其中，在分别得到所述水果的糖分值以及农药残留值之前，所述方法还包括：

接收待测水果的原始高光谱图像；

对所述原始高光谱图像分别进行中值滤波处理以及矢量归一化处理，得到待测高光谱图像；

基于偏最小二乘法，通过预存的所述待测水果对应的波长-糖度样本库，构建糖度检测模型；

其中，对所述原始高光谱图像分别进行中值滤波处理以及矢量归一化处理，具体包括：

确定所述原始高光谱图像对应的像素值；

将所述像素值以大小关系进行顺序排列后，确定第一边界像素值以及第二边界像素值；其中，所述第一边界像素值大于所述第二边界像素值；

在所述原始高光谱图像中，剔除像素值大于所述第一边界像素值的若干像素点，以及剔除像素值小于所述第二边界像素值的若干像素点；

对所述原始高光谱图像中剩余的像素点对应的像素值进行平均值计算；

确定所述原始高光谱图像对应的所有光谱，并计算所述所有光谱对应的光谱平均值；

计算所述原始高光谱图像中的任一光谱与所述光谱平均值之间的差值；

确定所述差值与所述所有光谱对应的平方和之间的比值，为所述任一光谱对应的归一化光谱；

其中，基于偏最小二乘法，通过预存的所述待测水果对应的波长-糖度样本库，构建糖度检测模型，具体包括：

将波长-糖度样本库中的所有样本按照2:1的比例进行划分，其中三分之二作为建模集，用以建立糖度检测模型，另外三分之一的样本作为验证集，用以鉴定糖度检测模型的精准度；

确定糖度检测模型建立过程中所需要的建模因子，建模因子通过现有的偏最小二乘法模型建立过程中采用的建模因子确定方法实现；

基于确定好的建模因子，对建模集中的样本进行回归拟合，以得到糖度检测模型；

通过验证集对糖度检测模型进行验证及优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述水果生产线路上的水果的高光谱图像之前，所述方法还包括：

获取所述水果生产线路上的水果的水果表面图像；其中，所述水果表面图像为设置于所述水果生产线路上的图像采集设备，对所述水果的表面进行图像采集得到的；

基于预设的表面缺陷检测模型，根据所述水果表面图像确定所述水果表面是否存在缺陷；

在所述水果表面存在缺陷的情况下，向所述流道方向控制装置发送相应的控制指令，以使所述流道方向控制装置控制所述水果流向劣品流道；

在所述水果表面存在缺陷的情况下，向所述流道方向控制装置发送相应的控制指令，以使所述流道方向控制装置控制所述水果流向良品流道，以使终端发送用于获取水果生产线路上的水果的高光谱图像的请求。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于预设的表面缺陷检测模型，根据所述水果表面图像确定所述水果表面是否存在缺陷之后，所述方法还包括：

在所述表面缺陷检测模型未能检测所述水果表面是否存在缺陷的情况下，向所述终端设备发送相应的提示信息；

获取所述水果的图像标签；其中，所述图像标签用于表示所述水果表面图像对应的水果是否存在缺陷；所述图像标签是所述终端基于所述提示信息发送的；

根据所述水果的水果表面图像以及对应的图像标签，更新所述预设的水果表面缺陷模型。