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图谱特征深度网络在苹果糖度检测中的探索研究

白岩康  蔡小婵  李晶晶  
【摘要】:高光谱成像技术作为一项近年来比较流行的技术,在农作物检测方面展现出了巨大优势[1]。通过仪器和光源照射,高光谱技术能够获取被测物品的二维图像信息、一维光谱信息,从而无损地检测出苹果内外在的理化性质。文章通过高光谱技术获得苹果数据后,利用反向人工神经网络算法建模,实现对苹果糖度(苹果最重要的品质之一)的检测和预测。经过实际训练显示,该模型苹果糖度检测效果为R=0.910 3,预测误差均方根为13.17,预测效果较为良好,是无损检测苹果糖度的一个行之可行的方法。文章利用高光谱成像系统采集苹果的二维图像信息和一维光谱信息;对采集的数据进行降噪和预处理,筛选出特征波长;利用人工神经网络BP算法建立苹果糖度预测模型;带入实验数据训练,进行模型的评估。

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