[发明专利]水果光谱的特征提取方法、模型训练方法、检测方法

权利要求书

1.一种水果无损检测光谱的特征提取方法，其特征在于，包括依次进行的如下步骤：

步骤1：以N个样品的光谱中各波长点的向量为源数据，将源数据采用连续投影算法进行处理，得到所有向量的排序；

所述向量和波长点一一对应，所述向量为波长点上各样品的透射率的集合；

所述光谱为样品经过基于可见和/或近红外光线透射原理经光谱仪检测得到的光谱；

所述N个样品为N个相同类型的水果；

步骤2：按照向量的排序，将排在M+1个位置之前的所有的向量作为输入值采用主成分分析算法进行计算，获得各个样品在坐标系上的分布点；所述坐标系的横坐标为第一主成分，所述坐标系的纵坐标为第二主成分；M为正整数；M＜N-2；

步骤3：通过破坏性分析得到样品的分类结果，并将分类结果导入步骤2获得的分布点上获得多个第一样品类别，相同分类结果的分布点构成一个第一样品类别；

步骤4：获取各第一样品类别之间的第一欧氏距离；

步骤5：按照波长点的排序，将排在M+2个位置之前的所有的向量作为输入值采用主成分分析算法进行计算，获得各个样品在坐标系上的分布点；

步骤6：将样品的分类结果导入到步骤5获得的分布点上，得到第二样品类别；

步骤7：获取各第二样品类别之间的第二欧氏距离；

步骤8：判断第一欧氏距离是否小于第二欧氏距离，若是，则第M+2个向量为有效数据，若否，则第M+2个向量为无效数据；

所述样品为菠萝。

2.根据权利要求1所述的水果无损检测光谱的特征提取方法，其特征在于，所述相同类型的水果是指相同品种的水果，或相同品种且相同大小的水果，或相同品种、相同大小、相同产地的水果，或相同品种、相同大小、相同产地、相同采摘批次的水果；

所述光谱为400-1100 nm的波段的光谱。

3.根据权利要求1所述的水果无损检测光谱的特征提取方法，其特征在于，所述分类结果为水果的不同甜度的分类，或者疾病不同程度的分类、或者不同酸度的分类，或者不同硬度的分类。

4.根据权利要求1-3任一所述的水果无损检测光谱的特征提取方法，其特征在于，还包括步骤9：重复步骤2-8并逐渐增加向量的数量，得到所有有效数据，并形成一个含所有有效数据的特征集。

5.一种基于可见和/或近红外光谱的菠萝水心病无损检测的模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤10：获得N个样品的光谱；

所述光谱为样品经过基于可见和/或近红外光线透射原理经光谱仪检测得到的光谱；

所述N个样品为N个相同类型的水果；

步骤20：通过如权利要求4所述的方法对步骤10所获得的光谱进行处理，得到特征集；

步骤30：采用偏最小二乘回归算法或概率神经网络算法，针对特征集，建立模型；

步骤40：采用多个样品进行训练。

6.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，所述光谱为400-1100 nm的波段的光谱。

7.根据权利要求5所述的模型训练方法，其特征在于，所述步骤10中还包括对光谱进行噪声波动的滤除、对散射噪声进行校正。

8.一种菠萝水心病的无损检测方法，其特征在于，基于如权利要求5-7任一所述的方法建立的模型进行检测，得到菠萝是否为水心病的检测结果，检测波长为400-1100 nm。

9.根据权利要求8所述的菠萝水心病的无损检测方法，其特征在于，所述方法采用光谱仪进行检测；

所述光谱仪包括光源、光线接收器、支撑平台，所述支撑平台在光源和光线接收器之间；

所述光线接收器和支撑平台之间设有一挡光板，所述挡光板正对光线接收器的位置设有透光孔，所述光源为6个，分为三列排布，最上层为2个光源，中间层为2个光源，最下层为2个光源；中间层的光源和光线接收器处于同一高度。