[发明专利]一种橘红鲜果胚囊参数预测方法及系统

权利要求书

1.一种橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取橘红鲜果的基本参数、橘红鲜果胚囊实测参数和待测橘红鲜果的基本参数；所述橘红鲜果的基本参数包括：橘红鲜果体积、橘红鲜果重量、橘红鲜果橘白体积和橘红鲜果胚囊体积；所述橘红鲜果胚囊实测参数包括：胚囊最大半径、胚囊高度和胚囊底部距离；

以多个橘红鲜果相应的基本参数为输入，以所述多个橘红鲜果的实测参数为输出，对神经网络模型进行训练；并利用训练后的神经网络模型对所述待测橘红鲜果的基本参数进行处理，获得相应的胚囊参数预测结果。

2.根据权利要求1所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，获取所述橘红鲜果体积的方法具体包括：

获取所述橘红鲜果的双视角图像；

对所述双视角图像进行预处理，得到预处理双视角图像；

根据所述预处理双视角图像，对所述橘红鲜果的位置偏移误差进行修正，得到位置偏移误差修正后的双视角图像；

对所述位置偏移误差修正后的双视角图像进行半径误差修正，得到所述橘红鲜果的实际半径；

利用所述橘红鲜果的实际半径计算所述橘红鲜果体积。

3.根据权利要求1或2所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，获取所述橘红鲜果橘白体积和所述橘红鲜果胚囊体积的具体方法包括：

获取所述橘红鲜果体积、所述橘红鲜果重量、橘红鲜果果皮橘白密度和橘红鲜果胚囊密度；

利用公式计算所述橘红鲜果橘白体积V_b和所述橘红鲜果胚囊体积V_n；

其中，ρ₁为橘红鲜果果皮橘白的密度，ρ₂为橘红鲜果胚囊的密度，V_all为橘红鲜果体积，M_all为橘红鲜果重量。

4.根据权利要求1所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，利用悬臂梁结构的称重模块测量所述橘红鲜果重量。

5.根据权利要求1所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，采用监督学习方法对所述神经网络模型进行训练。

6.一种橘红鲜果胚囊参数预测系统，其特征在于，所述方法包括：

参数获取单元，用于获取橘红鲜果的基本参数、橘红鲜果胚囊实测参数和待测橘红鲜果的基本参数；所述橘红鲜果的基本参数包括：橘红鲜果体积、橘红鲜果重量、橘红鲜果橘白体积和橘红鲜果胚囊体积；所述橘红鲜果胚囊实测参数包括：胚囊最大半径、胚囊高度和胚囊底部距离；

预测单元，用于以多个橘红鲜果相应的基本参数为输入，以所述多个橘红鲜果的实测参数为输出，对神经网络模型进行训练；并利用训练后的神经网络模型对所述待测橘红鲜果的基本参数进行处理，获得相应的胚囊参数预测结果。

7.根据权利要求6所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，所述参数获取单元包括橘红鲜果体积计算子单元，该子单元具体包括：

图像获取模块，用于获取所述橘红鲜果的双视角图像；

预处理模块，用于对所述双视角图像进行预处理，得到预处理双视角图像；

位置偏移误差修正模块，用于根据所述预处理双视角图像，对所述橘红鲜果的位置偏移误差进行修正，得到位置偏移误差修正后的双视角图像；

半径误差修正模块，用于对所述位置偏移误差修正后的双视角图像进行半径误差修正，得到所述橘红鲜果的实际半径；

橘红鲜果体积计算模块，用于利用所述橘红鲜果的实际半径计算所述橘红鲜果体积。

8.根据权利要求6或7所述的橘红鲜果胚囊参数预测方法，其特征在于，所述参数获取单元还包括：橘红鲜果橘白体积和橘红鲜果胚囊体积计算子单元，该子单元具体包括：

参数获取模块，用于获取所述橘红鲜果体积、所述橘红鲜果重量、橘红鲜果果皮橘白密度和橘红鲜果胚囊密度；

橘红鲜果橘白体积和橘红鲜果胚囊体积计算模块，用于利用公式计算所述橘红鲜果橘白体积V_b和所述橘红鲜果胚囊体积V_n；

其中，ρ₁为橘红鲜果果皮橘白的密度，ρ₂为橘红鲜果胚囊的密度，V_all为橘红鲜果体积，M_all为橘红鲜果重量。