基于近红外光谱和深度学习的植物基制品中蛋白含量和含水率快速检测方法与系统

本发明公开了一种基于近红外光谱和深度学习的植物基制品中蛋白含量和含水率高效快速检测方法与系统，所述方法包括：获得植物基样品光谱数据，进行蛋白含量和含水率的实验测定；结合多步数据预处理与自适应降维，提取与目标检测高度相关的特征信号，利用基于卷积神经网络和自注意力机制的深度学习模型，构建高精度检测模型；通过模型的多次验证和优化，得到最终稳定的检测模型，并将其与便携式光谱仪进行硬件集成，形成检测系统。所述检测系统包括3D打印外壳、光谱传感器、转换线和数据处理单元，通过一键操作即可快速无损地检测样品的蛋白含量和含水率，整个过程无需化学试剂干预。本发明具有检测速度快、便携性强、操作简便、适用场景广泛等优势，特别适合于需要高效、现场实时检测的应用场合。