[发明专利]南瓜果实品质参数的检测方法、装置、计算机设备

说明书

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。

技术领域

本申请涉及物理参数测试技术领域，特别是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。

背景技术

随着物理参数测试技术的发展，检测的方式趋于多变、检测的结果也相对准确。

但是，在传统技术中，对于表征南瓜果实内部品质的参数，例如，可溶性固形物含量或含水率等的检测，一般都是采用烘干法测量含水率，采用折光计法或利用数字式折射计测量可溶性固形物含量。然而，这些传统的品质参数的检测方法不仅会对南瓜果实产生一定的损伤而且均比较费时费力，检测效率不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高南瓜果实品质参数检测效率的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。

一种南瓜果实品质参数的检测方法，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。

在一个实施例中，品质参数为含水量或可溶性固形物含量。

在一个实施例中，上述方法还包括：对品质检测模型进行有效性验证。

在一个实施例中，对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，预测样本集中包括多个南瓜果实的预测样本；获取各预测样本的品质参数的第二实测数据，基于品质检测模型计算各预测样本的品质参数的预测数据；建立各预测数据与各第二实测数据之间的线性关系，并基于线性关系计算决定系数；若决定系数大于预设的阈值，则判定品质测模型为有效。

在一个实施例中，获取各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光谱数据进行预处理。

在一个实施例中，化学计量学算法包括偏最小二乘回归算法。

在一个实施例中，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：将各第一实测数据作为应变量，将各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。

在一个实施例中，选取各校正样本的检测区域，包括：将各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。

在一个实施例中，基于检测区域获取各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校正样本的表面进行扫描，利用漫反射方式采集各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。

一种南瓜果实品质参数的检测装置，该装置包括：

校正样本获取模块，用于获取南瓜果实的校正样本集；其中，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，用于选取各校正样本的检测区域；