一种基于可见光和近红外光谱的菠萝内部无损检测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种基于可见光和近红外光谱的菠萝内部无损检测方法
申请号:CN202510393114
申请日期:2025-03-31
公开号:CN120470384A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
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