光譜視覺技術葡萄實時分選

水果作為一種重要的農產品，是人們日常的主要消費食品，其質量與人民生活密切相關。對水果質量的檢查，包括外觀形態(tài)檢測和內部品質檢測。外部檢測對象包括顏色、

大小和外部缺陷等形態(tài)參數(shù)，而內部品質檢測對象主要包括口感、糖度、酸度等。

 高光譜成像技術具備無損，原位和快速、高精度表面檢測的優(yōu)勢，是諸多工業(yè)無損檢測的未來趨勢之一。

目前在塑料分選，煙草分選，顏色測量等行業(yè)已經(jīng)在普及和應用。

采集到的高光譜數(shù)據(jù)和可見光圖像傳輸?shù)讲杉刂坪蛿?shù)據(jù)處理單元內，通過上位機軟件進行控制與處理。

根據(jù)待測物不同，提前驗證算法進行建模，數(shù)據(jù)處理單元可實時對待測物進行物質成份的檢測分類。

分別采集葡萄底端顆粒數(shù)據(jù)，同時對每顆樣品立即進行切片，對應標號（1-12），利用測糖儀記錄糖度值，結果如右圖所示：

1、經(jīng)過深度學習建模，從顏色渲染圖可以區(qū)分出陽光玫瑰的糖度，糖度渲染結果跟測糖儀結果吻合，

其中1類為（2 11），2類為（3 4 7 8 10 12），3類為（1 5 6 9 ），部分數(shù)據(jù)還存在誤識別情況，可通過提高數(shù)據(jù)量減少誤差。

2、實驗結果驗證了可以通過900-1700nm近紅外高光譜測量葡萄糖度

測試樣品真值均值為17.6 模型推理結果均值為18.32，相差結果0.72。這是一次初步的驗證和試驗，根據(jù)內部評估，在測試環(huán)境更加嚴謹，專業(yè)化，標準化后，

結合更多的數(shù)據(jù)的訓練，晴王葡萄可以做到±0.5甜度差異內分類。具備市場產業(yè)化可行性。