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申请/专利权人：上海源鲜宠物食品有限公司
摘要：本发明涉及一种基于近红外光谱的鲜肉质量无损检测方法及系统，属于鲜肉检测技术领域。该方法包括：根据近红外光谱数据通过处理得到去噪光谱数据和光谱矩阵，根据光谱矩阵通过特征提取得到特征波长，根据鲜肉种类调用光谱数据库中的样本光谱数据，根据样本光谱数据通过数据迭代处理得到去异光谱数据和校正光谱数据，根据校正光谱数据构建样本光谱矩阵，根据样本光谱矩阵通过神经网络训练得到质量评分模型，根据特征波长通过质量评分模型处理得到质量评分和质量检测结果，根据质量检测结果生成警告信息，将质量检测结果和警告信息上传至显示终端。实现了鲜肉的无损检测，降低了鲜肉质量检测难度以及简化了检测步骤，从而提高了检测效率。
主权项：1.一种基于近红外光谱的鲜肉质量无损检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取待测鲜肉信息，所述待测鲜肉信息包括鲜肉种类和近红外光谱数据，所述近红外光谱数据是通过近红外光谱仪对所述待测鲜肉进行光谱扫描得到；S2：根据所述近红外光谱数据通过处理得到去噪光谱数据，根据所述去噪光谱数据构建光谱矩阵，根据所述光谱矩阵通过特征提取得到特征波长；S3：根据所述鲜肉种类调用光谱数据库中的样本光谱数据，根据所述样本光谱数据通过数据迭代处理得到去异光谱数据，根据所述去异光谱数据通过光谱校正得到校正光谱数据，根据所述校正光谱数据构建样本光谱矩阵，根据所述样本光谱矩阵通过神经网络训练得到质量评分模型，所述样本光谱数据包括一级新鲜光谱数据、次新鲜光谱数据和变质光谱数据，所述校正光谱数据包括一级新鲜校正光谱数据、次级新鲜校正光谱数据和变质校正光谱数据；S4：根据所述特征波长通过所述质量评分模型处理得到质量评分，根据所述质量评分输出质量检测结果，所述质量检测结果包括一级新鲜、次新鲜和变质；S5：根据所述质量检测结果生成警告信息，将所述质量检测结果和所述警告信息上传至显示终端，当所述质量检测结果为所述一级新鲜时，生成无异常信息，当所述质量检测结果为所述次新鲜时，生成二级警告信息，当所述质量检测结果为所述变质时，生成一级警告信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海源鲜宠物食品有限公司 一种基于近红外光谱的鲜肉质量无损检测方法及系统
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