智能光谱融合农产品有害物检测与深度学习分析系统

本发明涉及农产品安全检测技术领域，特别是涉及智能光谱融合农产品有害物检测与深度学习分析系统，包括：图像采集模块采集农产品的RGB图像和光谱图像，预处理模块对图像进行预处理，信息融合模块通过像素级映射、多光谱互补增强、自适应特征权重分配、多尺度融合特征金字塔和深度反馈优化等步骤，生成优化后的融合特征，深度学习模型模块接收优化后的融合特征，进行有害物质检测分析，生成检测结果数据，结果输出模块生成检测报告，反馈控制模块根据检测结果生成参数调整数据以优化融合参数，将有害物质检出限降低至ppb级别，为农产品安全检测提供了高效且精确的技术手段。