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申请/专利权人：河北省农林科学院昌黎果树研究所
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197456A
主分类号：G16C20/20
分类号：G16C20/20;G16C20/70;G06T7/62;G06F18/24;G06F18/10;G01N21/31
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及农林生物技术检测技术领域，具体涉及一种苹果品质检测方法及系统。本发明将待测水果的成分光谱信号迭代分解，获取迭代分解过程中成分光谱信号每次分解的所有成分分量信号；通过分析每次分解的所有成分分量信号的重构误差及频谱带宽、每次分解与相邻前一次分解的分解结果中同阶成分分量信号的信号差异及每次分解结果的模态混叠程度，构建迭代分解的目标函数，进而获取最优分解结果；根据最优分解结果获取水果的成分光谱图像准确评估水果品质。本发明通过判断每次迭代分解过程中成分分量信号的时频变化及模态混叠程度，构建目标函数，有效避免分解过程中出现模态混叠，获取最优分解结果以有效降噪，提高了水果品质检测的准确性。
主权项：1.一种苹果品质检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测水果的成分光谱信号；根据预设模态数量将所述成分光谱信号迭代分解，获取迭代分解过程中所述成分光谱信号每次分解的所有成分分量信号；根据每次分解结果中所有成分分量信号的重构误差及频谱带宽，获取每次分解结果的第一分解收敛参考值；根据每次分解与相邻前一次分解的分解结果中同阶成分分量信号的信号差异，获取每次分解结果的第二分解收敛参考值；在每次分解结果中，根据相邻阶的成分分量信号间的分布特征值的差异及频率交叠情况，获取每次分解结果的模态混叠程度；根据所述第一分解收敛参考值、所述第二分解收敛参考值及所述模态混叠程度构建迭代分解的目标函数；根据所述目标函数获取最优分解结果；根据所述最优分解结果获取待测水果的成分光谱图像；根据所述成分光谱图像评估待测水果的品质。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北省农林科学院昌黎果树研究所 一种苹果品质检测方法及系统
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