CN2020113112212南瓜果实品质参数的检测方法,装置,计算机设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN112525855A
(43)申请公布日2021.03.19
(21)申请号202011311221.2
(22)申请日2020.11.20
(71)申请人广东省农业科学院蔬菜研究所
地址510000广东省广州市天河区金颖路
66号
(72)发明人李俊星丘广俊赵思颖黄河勋
吴海滨罗剑宁龚浩刘小茜
赵钢军郑晓明
(74)专利代理机构广州广典知识产权代理事务
所(普通合伙)44365
代理人万志香
(51)Int.Cl.
G01N21/359(2014.01)

权利要求书2页说明书7页附图6页
(54)发明名称
南瓜果实品质参数的检测方法、装置、计算
机设备
(57)摘要
本申请涉及一种南瓜果实品质参数的检测
方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包
括：获取南瓜果实的校正样本集；其中，校正样本
集中包括多个不同品类南瓜果实的校正样本；选
取各校正样本的检测区域；基于检测区域获取各
校正样本的近红外光谱数据；基于检测区域获取
各校正样本的品质参数的第一实测数据；根据各
近红外光谱数据和各第一实测数据，通过化学计
量学算法建立南瓜果实品质检测的品质检测模
型。采用本方法能够快速、准确且高效地检测出
南瓜果实的品质参数。
CN112525855A
CN112525855A权利要求书1/2页

1.一种南瓜果实品质参数的检测方法，所述方法包括：
获取南瓜果实的校正样本集；其中，所述校正样本集中包括多个不同品类南瓜果实的
校正样本；
选取各所述校正样本的检测区域；
基于所述检测区域获取各所述校正样本的近红外光谱数据；
基于所述检测区域获取各所述校正样本的品质参数的第一实测数据；
根据各所述近红外光谱数据和各所述第一实测数据，通过化学计量学算法建立南瓜果
实品质检测的品质检测模型；所述品质参数为含水量或可溶性固形物含量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述品质检测模型进行有效性验证。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述品质检测模型进行有效性验
证，包括：
获取南瓜果实的预测样本集；其中，所述预测样本集中包括多个南瓜果实的预测样本；
获取各所述预测样本的品质参数的第二实测数据，基于所述品质检测模型计算各所述
预测样本的品质参数的预测数据；
建立各所述预测数据与各所述第二实测数据之间的线性关系，并基于所述线性关系计
算决定系数；
若所述决定系数大于预设的阈值，则判定所述品质测模型为有效。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各所述校正样本的近红外光谱数
据之后，还包括：
采用多元散射校正对所述光谱数据进行预处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述化学计量学算法包括偏最小二乘回归
算法；所述基于化学计量学算法建立南瓜果实品质检测的品质检测模型，包括：
将各所述第一实测数据作为应变量，将各所述红外光谱数据作为自变量，基于偏最小
二乘回归算法建立品质检测模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取各所述校正样本的检测区域，包
括：
将各所述校正样本的果实纵向的中间部位、距离果皮1cm～2cm范围内的区域作为检测
区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述检测区域获取各所述校正样
本的近红外光谱数据，包括：
将近红外光谱仪的光谱采集孔对准各所述校正样本的表面进行扫描，利用漫反射方式
采集各所述校正样本的光谱数据；其中，进行扫描的波段范围为：4000～10000cm‑1，光谱分
辨率为4.0cm‑1。
8.一种南瓜果实品质参数的检测装置，其特征在于，所述装置包括：
校正样本获取模块，用于获取南瓜果实的校正样本集；其中，所述校正样本集中包括多
个不同品类南瓜果实的校正样本；
检测区域选取模块，用于选取各所述校正样本的检测区域；
光谱数据采集模块，用于基于所述检测区域获取各所述校正样本的近红外光谱数据；

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CN112525855A权利要求书2/2页
实测数据采集模块，用于基于所述检测区域获取各所述校正样本的品质参数的第一实
测数据；
检测模型建立模块，用于根据各所述近红外光谱数据和各所述第一实测数据，通过化
学计量学算法建立南瓜果实品质检测的品质检测模型；
所述品质参数为含水量或可溶性固形物含量。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计
算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所
述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序
被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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CN112525855A说明书