【摘 要】
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针对传统机器视觉在实现菠菜新鲜度检测精度偏低的问题,该文提出了一种基于高光谱和深度学习技术的圆叶菠菜新鲜度识别新方法。以10℃常温贮存的圆叶菠菜为研究对象,以天为单
【基金项目】
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中央高校基本业务费（KYZ201670）;国家自然科学基金（31601545）
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针对传统机器视觉在实现菠菜新鲜度检测精度偏低的问题,该文提出了一种基于高光谱和深度学习技术的圆叶菠菜新鲜度识别新方法。以10℃常温贮存的圆叶菠菜为研究对象,以天为单位,综合考虑影响菠菜新鲜度的6个因素:贮藏天数、外观、含水率、叶绿素a、叶绿素b和胡萝卜素,将菠菜划分为新鲜、次新鲜和腐败3个等级。拍摄菠菜叶片的高光谱图像,计算ROI(region of interest)反射率均值后,基于分组精英策略遗传算法,结合2种分组策略,筛选出含6个波长的组合。定义训练集R和测试集合T,使用SVM分类器,基于波长对应
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