枣的可溶性糖含量无损测定及成熟度识别研究

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可溶性糖含量以及采摘时果实的成熟度直接影响枣的经济效益,可溶性糖含量在枣的内部品质中起着至关重要的作用,而对于采摘时不同品种果实成熟度的要求更直接影响其果实的不同类型可溶性糖的值。多光谱成像技术将光谱数据与图像相结合,可以准确快速地识别图像中每个像素点的光谱信息和图像信息,为可视化与高效无损检测提供了技术基础。针对枣的可溶性糖含量检测和成熟度识别,本文采用多光谱图像技术结合机器学习算法对枣的可溶性糖含量进行定量模型研究和采用目标检测算法对自然环境下的枣成熟度进行识别研究。高效无损估测可溶性糖含量以及精准快速识别果实成熟度对枣的品质和智能采摘具有重要的意义。本研究的具体内容如下:(1)针对传统化学计量法检测枣的可溶性糖含量的效率低、破坏性强、操作繁杂等问题,本文首先使用19通道多光谱成像系统VideometerLab4采集了十六个品种的整枣、切片、带皮粉末和去皮粉末样本的多光谱图像进行可溶性糖含量估测试验。参照多光谱图像设备、普通光谱仪以及普通相机的特点,获取了全波段感兴趣区域平均光谱反射率(类型1)、RGB三波段感兴趣区域平均光谱反射率(类型2)和全波段随机选取感兴趣区域五个点的光谱反射率(类型3)作为模型的输入参数,分别建立多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)估测模型。研究结果发现去皮粉末样本材料的类型1+MLR蔗糖估测模型效果最佳,其训练集决定系数Rc2为0.93,均方根百分比误差RMSPEc为0.48;验证集Rp2为0.95,RMSPEp为0.26。因此,利用多光谱技术可以实现枣的可溶性糖含量快速准确检测。(2)针对枣可溶性糖含量检测,MLR算法在去皮粉末中Rp2虽然达到了 0.95,但是将枣去皮磨粉违背了研究枣可溶性糖含量高效无损检测的初衷,因此本文利用卷积神经网络结合多光谱成像技术对同一组试验样本进行了可溶性糖含量估测研究。本文根据样本大尺度且小批量的数据特点,设计了一种卷积神经网络回归模型,自行搭建卷积神经网络架构分别对整枣、切片、带皮粉末和去皮粉末四种样本的多光谱图像材料进行模型训练与验证。为了提高模型准确率,在训练前通过线上和线下两种方式对训练集的原始多光谱图像进行了数据增强。研究得出各样本材料的可溶性糖含量估测模型的预测值与实际测量值的R2均高于0.78,其中整枣的CNN蔗糖估测模型Rc2为0.91,Rp2为0.88,RMSPEc为0.48,RMSPEp为0.60,因此利用卷积神经网络可以实现枣的可溶性糖含量高效无损检测。(3)针对枣果实成熟度识别问题,本文以自然环境下的枣为研究对象,为了建立适合多品种、实用性强的枣果实成熟度识别模型,采集了适合鲜食和适合制干的十八个品种枣果实的图像,将YOLO算法引入到枣果实在自然环境(晴天和阴天,上午六点至下午六点)下的成熟度识别中。为满足不同采摘需求,本文将枣果实分为适合制干类品种的成熟果实、未熟果实和适合鲜食类品种的完熟果实、半红果实、未熟果实两种标注方式,分别建立了 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv4-Tiny和Mobilenet-YOLOv4-Lite四种成熟度识别模型。经研究表明YOLO算法中YOLOv3与YOLOv4-Tiny均可适用于两种标注方式,验证集mAP约为94%,证明YOLO算法能够对枣果实进行有效的成熟度识别。
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