一种融合信号解混与多任务学习的鲜食玉米品质检测方法

本申请公开了一种融合信号解混与多任务学习的鲜食玉米品质检测方法，涉及玉米品质检测领域，该方法在鲜食玉米表面多个测量位置处分别采集混合光谱数据，对每组混合光谱数据基于三线性分解策略进行解耦以提取，籽粒组织的纯净的单组织光谱向量，再对空间不同测量位置处的籽粒组织的单组织光谱向量进行空间混合建模合并得到籽粒组织的二维光谱散射图像，最后结合基于多任务注意力引导神经网络模型训练得到的玉米籽粒品质检测模型进行玉米籽粒光谱信号分离及多品质原位检测，可以提升在无先验条件下的信号解析精度及多品质预测的鲁棒性与实时性，具备非破坏、实时性强、精度高、适应性好等优点。