В этом исследовании использовалась гиперспектральная камера 400–1000 нм, а FS13, продукт компании Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., можно было использовать для соответствующих исследований.Спектральный диапазон составляет 400-1000 нм, разрешение по длине волны лучше 2,5 нм, и может быть достигнуто до 1200 спектральных каналов.Скорость захвата может достигать 128 кадров в секунду в полном спектре, а максимальная частота после выбора диапазона составляет 3300 Гц (поддержка выбора диапазона в нескольких регионах).
Черника, также известная как черника, темно-синие фрукты, ягоды, также известные как синие ягоды, является одной из новых маленьких ягод в Китае.Благодаря своей уникальной полезности и питательной ценности, она содержит много питательных веществ, необходимых человеческому организму, обладает отличными технологическими свойствами и т. д., и на нее обращают внимание. также является одним из важных показателей для оценки качества черники.Традиционный метод испытаний обычно использует измерительное устройство для определения содержания сахара и твердости черники.Из-за единого индекса обнаружения, длительного и разрушительного, эти методы обнаружения сложны для промышленного определения содержания сахара и твердости плодов.Поэтому очень важно разработать неразрушающий и эффективный метод определения содержания сахара и твердости черники на основе внутреннего качества.
В ходе отечественных и зарубежных исследований по определению содержания сахара и твердости во фруктах видно, что использование метода выбора характеристической длины волны может эффективно уменьшить размер данных гиперспектрального изображения, уменьшить избыточность спектральных данных, улучшить характеристики калибровки и эффективность обнаружения. модели и получить хорошие результаты прогнозирования.Это показывает, что эти методы выбора характеристической длины волны могут быть полезны для реализации онлайн-обнаружения фруктов.Однако эти исследования в основном направлены на обнаружение отдельных показателей, и необходимо создать несколько моделей для обнаружения нескольких показателей плодов, что усложняет обработку данных.Следовательно, необходимо создать модель многоиндексного обнаружения, чтобы сэкономить время и повысить эффективность онлайн-обнаружения.В этом исследовании технология гиперспектральной визуализации использовалась, чтобы предложить многоэтапный метод выбора длины волны для определения как содержания сахара, так и твердости черники на гиперспектральных изображениях.Методы выбора длины волны признаков, такие как алгоритм непрерывной проекции или пошаговая множественная линейная регрессия, последовательно использовались для выбора длин волн признаков, которые могли бы отражать как содержание сахара, так и твердость черники, а модель нейронной сети BP использовалась в качестве модели обнаружения.Содержание сахара и твердость черники были спрогнозированы для проведения быстрого и неразрушающего контроля внутреннего качества черники, а также для обеспечения теоретической основы для построения онлайн-тестирования качества черники.