[发明专利]一种快速识别南瓜种子身份的方法

权利要求书

1.一种快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将所有品种的南瓜种子保存在室内，控制室内温度湿度恒定；

2)采用太赫兹脉冲采集南瓜样本的太赫兹图像信号，导出原始太赫兹光谱时域变换谱线，记为X，样本中南瓜所属品种记为Y；

3)根据原始太赫兹光谱时域变换谱线X，找出南瓜对应的特征频域值；

4)在X中提取出与步骤3)中南瓜特征频域值对应的太赫兹光谱折射率数据，记为X1，将所得数据(X1，Y)按比例划分为建模集和预测集；

5)分别以建模集中的X1作为输入，Y作为输出，构建南瓜品种与对应太赫兹时域变换谱线的折射率的卷积神经网络的多分类模型；

6)将预测集中南瓜的光谱折射率X1带入卷积神经网络多分类模型中，得到待测南瓜的对应品种。

2.根据权利要求1所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，步骤1)中，将南瓜种子均保存在牛皮纸袋里，将实验对象的其他外部的条件保持一致，仅仅控制一个品种变量。

3.根据权利要求1所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，步骤2)中，原始太赫兹光谱时域变换谱线通过计算太赫兹时域光谱仪获得的时域光谱信息与样品厚度数据通过傅里叶变换得到。

4.根据权利要求1所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，步骤2)中，对信号采集系统的参数进行优化，得到的优化参数为：采用1560nm飞秒激光器，带宽为100fs的780nm的飞秒脉冲。

5.根据权利要求1所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，步骤5)中，所述的卷积神经网络的多分类模型包含输入层，卷积层，池化层，全连接层，输出层五个模块，其中卷积模块有五层，由五层卷积和五层最大池化层构成，卷积核为3×3，过滤器数目由256依次下降，最大池化采用2×2，三层全连接层，神经节点由512依次下降，期间所使用的神经元激活函数均采用elu，最终到达输出层，使用多分类激活函数softmax，得到南瓜品种类别的输出。

6.根据权利要求5所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，所述的卷积神经网络的深度学习模式通过卷积层和全连接层一层层深入探究南瓜太赫兹光谱的更具代表性的特征信息，引入优化算法产生更准确的权重和偏置值，所述优化算法采用SGD学习速率lr0.01，动量参数momentum0.9，每次更新的学习率衰减值为0。

7.根据权利要求5所述的快速识别南瓜种子身份的方法，其特征在于，在所述卷积模块中添加Batch Normalization，位于卷积层后最大池化前。