[发明专利]基于高光谱图像的青梅糖酸度预测方法在审
| 申请号： | 202010480720.8 | 申请日： | 2020-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN111595790A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 刘英;沈鹭翔;倪超;刘阳;杨雨图;姜东;汪希伟;李忠;王虹虹;唐敏 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01N33/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京科阔知识产权代理事务所(普通合伙) 32400 | 代理人： | 王清义 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高光谱图像的青梅糖酸度预测方法，包括以下步骤：采集青梅样品高光谱图像，对其进行反射率校准；获取每个青梅样品的平均光谱反射率；利用传统的理化检测方式采集青梅样品的SSC和pH结果，作为预测模型训练时的参考值；基于深度学习技术，设计多层网络结构的DSAE‑SPA‑PLSR预测模型，预测青梅的糖度值和酸度值；对青梅糖度值预测结果和酸度值预测结果进行可视化表示。本发明基于深度学习技术，提出一种深度学习模型，提高了青梅糖度值和酸度值的预测精度，实现了青梅成分的无损检测，检测效率高。同时该方法可以推广至其他林果无损检测中，拥有较大的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 光谱 图像 青梅 酸度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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