摘要
本发明提供一种基于高光谱的水果甜度检测装置及方法,设计了水果甜度检测装置,通过全光谱面光源的设计实现了350nm‑950nm全光谱匀光照明;设计了基于高光谱影像的甜度检测网络模型;提出了一种基于伪彩色的水果甜度标注方法,结合分割网络,根据甜度检测网络模型输出的甜度值取出其在颜色条上对应的颜色给分割好的水果区域着色,从而通过不能的颜色来表示甜度的大小。可以基于高光谱图像分析非接触式无损检测水果甜度,并通过伪彩色的水果甜度标注,直观形象感知水果甜度。本发明算法经过前期测试和调整,在保证精度的同时,降低成本,同时可一次性检测很多水果,提高效率。克服了已有方法中有损检测中对水果的损坏以及其他方法中成本高,效率低等弊端。通过高光谱成像技术与先进的深度学习算法相结合,本发明为水果甜度检测提供了一种创新、高效的解决方案。
技术关键词
检测网络模型
全光谱
标注方法
面光源
多头注意力机制
颜色
无损检测水果
高光谱成像技术
LED组合
高光谱相机
可见光
着色
深度学习算法
匀光装置
影像
误差函数
卷积模块
图像分析
系统为您推荐了相关专利信息
大语言模型
Hadamard变换
插值模块
矩阵
量化误差
大语言模型
漏洞特征
策略
强化学习算法
启发式算法
学习路径推荐方法
大语言模型
知识点
强化学习方法
LSTM神经网络
地形感知方法
图像投影
语义分割算法
细粒度特征
图像预处理技术