[发明专利]一种基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法和装置在审
申请号: | 201910758654.3 | 申请日: | 2019-08-16 |
公开(公告)号: | CN110516668A | 公开(公告)日: | 2019-11-29 |
发明(设计)人: | 桂江生;费婧怡 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G01N21/25 |
代理公司: | 33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人: | 杨天娇<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 310018 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 检测 蜂蜜 高光谱数据 高光谱图像 归一化处理 平均光谱 网络模型 测试集 训练集 残差 校正 计算感兴趣区域 方法和装置 感兴趣区域 高光谱成像 测试模型 分类效果 技术检测 滤波处理 数据增强 维度 去除 噪声 耗时 样本 调试 采集 分割 | ||
1.一种基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,用于蜂蜜的无损检测,其特征在于,所述基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,包括:
步骤S1、采集不同成分比例的待检测蜂蜜样本的高光谱图像,并对所采集的高光谱图像进行黑白校正;
步骤S2、提取黑白校正后的高光谱图像的感兴趣区域,计算感兴趣区域中所有像素的光谱反射率的平均值作为待检测蜂蜜样本的平均光谱;
步骤S3、采用Savitzky-Golay滤波方法对所述平均光谱进行滤波处理,得到去除噪声后的具有平滑光谱信息的高光谱数据;
步骤S4、对步骤S3中得到的高光谱数据的三个维度进行归一化处理;
步骤S5、对归一化处理后的高光谱数据进行数据增强,并分割为训练集和测试集,对训练集和测试集中的样本进行标记;
步骤S6、建立残差网络模型,利用所述训练集调试模型,确定最终的残差网络模型作为掺假检测模型,利用所述测试集测试掺假检测模型的分类效果,利用所述掺假检测模型进行蜂蜜掺假情况的检测;
所述残差网络模型由数据的输入端至输出端依次经过一个3*3的卷积层、第一个block、第二个block、第三个block、第四个block、第一全连接层以及第二全连接层;所述第一个block包括依次连接的8个残差模块以及一个步长为2的3*3的卷积层,所述第二个block包括依次连接的8个残差模块以及一个步长为2的3*3的卷积层,所述第三个block包括依次连接的16个残差模块以及一个步长为2的3*3的卷积层,所述第四个block包括依次连接的8个残差模块。
2.如权利要求1所述的基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,其特征在于,所述不同成分比例的待检测蜂蜜样本,包括:
纯净的蜂蜜、蜂蜜和大米糖浆以4:1混合的混合液、蜂蜜和大米糖浆以3:2混合的混合液、蜂蜜和大米糖浆以2:3混合的混合液、蜂蜜和大米糖浆以1:4混合的混合液、纯净的大米糖浆。
3.如权利要求1所述的基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,其特征在于,所述感兴趣区域为以黑白校正后的高光谱图像的中心为圆心,以50像素为半径的圆形区域。
4.如权利要求1所述的基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,其特征在于,所述对归一化处理后的高光谱数据进行数据增强,包括:
在高光谱数据的空间域中根据移动量随机移动,得到新的高光谱图像,所述移动量的最大值为每个空间维度中像素数量的4%;
将随机移动产生的新的高光谱图像进行翻转,得到新的高光谱图像,所述翻转包括水平翻转和垂直翻转。
5.如权利要求1所述的基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法,其特征在于,所述残差模块包括依次设置的一个1*1的卷积层、一个3*3的卷积层以及一个1*1的卷积层;
若残差模块的输出数据的光谱波段数与输入数据的光谱波段数相同,则将输入数据和输出数据相加作为残差模块的最终输出数据;若残差模块的输出数据的光谱波段数与输入数据的光谱波段数不同,则先将输入数据经过一个1*1的卷积层处理后得到与输出数据具有相同光谱波段数的中间数据,再将所述中间数据和输出数据相加作为残差模块的最终输出数据。
6.一种基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测装置,用于蜂蜜的无损检测,所述基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,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1~5中任一项所述的基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假检测方法的步骤。
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