基于机器学习的液体食品污染物微波感知检测方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的液体食品污染物微波感知检测方法及系统，具体为：建立微波探测液体食品污染物的理论模型，设计天线单元结构；在传送带上划定检测区域并设置采样点位置，计算各天线单元到采样点位置的相位差，设计每个天线单元的补偿相位；在仿真软件中搭建阵列天线，验证阵列天线的聚焦效果；针对阵列天线设计FPGA控制板，利用上位机对每个天线单元的工作状态进行控制，集成上位机、FPGA控制板与天线板形成检测装置；对被污染前后的食品进行测试，构建食品污染前后散射参数的测试数据集；建立机器学习模型对液体食品有无污染物及污染类型进行检测。本发明提高了食品污染物检测成功率，并且检测范围更广、检测能力更强。