基于高光谱成像的蓝莓品种鉴别和品质无损检测方法

本申请涉及农业检测领域，公开了基于高光谱成像的蓝莓品种鉴别和品质无损检测方法，针对现有技术中依赖人工经验、检测效率低且破坏样本的不足，本发明通过高光谱成像采集蓝莓的光谱、纹理及颜色多维特征，结合贝叶斯优化支持向量机（BOSVM）实现光谱‑纹理‑颜色特征融合的品种鉴别，分类准确率达100%，kappa系数为1；同时设计光谱优化通道注意力残差网络（SOCAR‑Net），同步无损检测蓝莓可溶性固形物、维生素C及花青素含量，决定系数均大于0.94，均方根误差均小于0.82，相对分析误差均大于4。本发明支持多特征融合与多指标分析，适配不同品种及成熟阶段，可应用于蓝莓智能分选与品质管控，显著提升检测效率和产业自动化水平。