摘要
本发明公开一种基于可见光和近红外光谱的菠萝内部无损检测方法,包括以下步骤:步骤一、样本准备与预处理,步骤二、光谱采集与数据预处理,步骤三、菠萝病害评级,步骤四、光谱预处理,步骤五、特征提取与变量选择,步骤六、分类模型与评价指标;本发明通过可见光与近红外光谱穿透菠萝厚实表皮,获取内部果肉信息,无需破坏样本,保留果实完整性,降低传统破坏性检测的经济损失,通过采用黑白板校准、暗室设计及透射公式,有效消除设备噪声与环境光干扰,提升信噪比,通过集成SVM、随机森林及PSO‑BP神经网络等机器学习模型,优化分类性能,将病害区域面积占比量化,提供客观分级标准,减少人工主观误差,可同时检测黑心病与水心病。
技术关键词
无损检测方法
菠萝
粒子群优化反向传播神经网络
可见光
暗电流信号
机器学习模型
消除设备
黑白板
连续投影算法
随机森林
检测仪器
环境光干扰
校准
BP神经网络
光强度
变量
样品特征
支持向量机
信噪比
切片