基于深度学习结合高光谱成像技术的牛奶脂肪含量预测方法及系统

本发明属于高光谱成像技术领域，公开了一种基于深度学习结合高光谱成像技术的牛奶脂肪含量预测方法，该方法包括：利用高光谱成像系统采集了覆盖全货架期的牛奶高光谱图像数据并测定了脂肪含量；通过预处理方法消除了牛奶光谱数据受到的光照和环境因素的干扰；利用JLSP对牛奶光谱数据进行特征波长选择与脂肪含量预测，并与传统预测模型PLSR、SVR以及传统波长选择方法SPA、CARS进行对比。本发明探讨了使用深度学习方法在牛奶高光谱数据集上预测脂肪含量的可行性。构建了采集覆盖全货架期的牛奶高光谱图像数据集与对应的脂肪含量指标，解决了牛奶样品在不同储存期间营养成分不一导致的数据集不全面的问题。