【摘 要】
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我国是世界上的苹果生产和消费大国之一,近年来,我国的苹果年产量持续增加,苹果产业规模逐渐扩大,市场竞争日趋激烈。然而,当前我国苹果产业中仍存在的一系列亟待解决的问题,例如市场相对过剩、果品品质不高、果品总体效益低迷、出口创汇较少、市场竞争力不强等。果品品质不高是其中比较突出的问题,影响到了果品效益和出口量。为提高果品品质、生产精品果,发展先进水果品质无损检测和分级技术是必经之路。在当前的水果品质无
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我国是世界上的苹果生产和消费大国之一,近年来,我国的苹果年产量持续增加,苹果产业规模逐渐扩大,市场竞争日趋激烈。然而,当前我国苹果产业中仍存在的一系列亟待解决的问题,例如市场相对过剩、果品品质不高、果品总体效益低迷、出口创汇较少、市场竞争力不强等。果品品质不高是其中比较突出的问题,影响到了果品效益和出口量。为提高果品品质、生产精品果,发展先进水果品质无损检测和分级技术是必经之路。在当前的水果品质无损检测技术研究中,水果糖度是主要的检测指标之一。目前比较成熟的水果糖度无损检测主要是基于“点测量”的近红外光谱进行的,但该技术无法获取苹果糖度的空间分布状况,不利于监测生长中以及采后储运过程中苹果糖度的变化以及研究如何提升苹果品质。本文以基于线扫描高光谱成像技术的苹果糖度可视化为导向,首先提出使用异构迁移学习的方法实现基于“点测量”的近红外光谱苹果糖度检测,该方法通过深度学习方法提取光谱特征建模,减少产地、收获时间差异对模型精度造成的影响,而且便于维护。基于该方法的预测模型在不同产地和收获年份的测试集上的相关系数分别为0.934,0.940,0.915,0.899,0.901,效果优于传统的偏最小二乘法;然后基于苹果的高光谱图像对该方法进行了扩展,实现苹果糖度的可视化的同时解决了苹果高光谱图像光强度分布不均的问题,最优可视化模型在测试集和独立验证集上的相关系数分别为0.821和0.700,均方根误差分别为0.724°Brix和1.072°Brix;最后以苹果不同区域的糖度实测值为参考,与苹果糖度的可视化图像的统计结果进行了对比讨论。最终的研究结果表明,本文所提出的苹果糖度可视化方法可以有效预测苹果糖度的空间分布状况,为监测苹果整体的糖度变化提供了新思路,具有一定的参考和应用价值。
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