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申请/专利权人：塔里木大学
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118150547A
主分类号：G01N21/65
分类号：G01N21/65;G01N21/01;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/25
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的苹果品质快速无损检测方法及系统，其方法包括采集苹果表面拉曼光谱数据和苹果内部拉曼光谱数据并进行预处理；对预处理后的拉曼光谱数据进行特征提取，获取苹果外部特征信息和苹果内部特征信息；针对苹果外部特征信息，通过二次连续投影算法以提取特征波长集SP1；针对苹果内部特征信息，通过多参数连续投影算法以提取特征波长集SP2；分别对特征波长集SP1和特征波长集SP2进行融合；基于融合后的特征波长集SP1和特征波长集SP2，利用BP神经网络实现对苹果内外品质的检测。通过上述方法和基于该方法的系统，本发明能够实现苹果品质的准确快速无损检验。
主权项：1.一种基于拉曼光谱技术的苹果品质快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集苹果的拉曼光谱数据并进行预处理，所述拉曼光谱数据包括苹果表面拉曼光谱数据和苹果内部拉曼光谱数据；对预处理后的拉曼光谱数据进行特征提取，获取苹果外部特征信息和苹果内部特征信息，所述苹果外部特征信息包括苹果病害区域、苹果虫害区域、果梗区域花萼区域以及正常区域，所述苹果内部特征信息包括果肉的质量、水分含量、糖度以及酸度；针对苹果外部特征信息，通过二次连续投影算法以提取特征波长集SP1；针对苹果内部特征信息，通过多参数连续投影算法以提取特征波长集SP2；分别对特征波长集SP1和特征波长集SP2进行融合；基于融合后的特征波长集SP1和特征波长集SP2，利用BP神经网络实现对苹果内外品质的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 塔里木大学 基于拉曼光谱技术的苹果品质快速无损检测方法及系统
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