[发明专利]一种苹果硬度无损检测方法在审
| 申请号： | 201810393064.0 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108593594A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 应义斌;罗璇;容典;饶秀勤 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G01N21/3563;G01N3/40 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种苹果硬度无损检测方法。用各种苹果样品构建苹果硬度‑近红外光谱数据库；选取能够有效预测苹果硬度的近红外光谱波段；获取基于数据库中光谱数据与硬度数据的偏最小二乘回归模型的权重矩阵、载荷矩阵及得分矩阵；采集待测样品的光谱数据；根据已知权重矩阵及载荷矩阵计算获取待测样品的得分矩阵；在已知样品的得分矩阵的得分空间中，选取与待测样品的得分矩阵马氏距离最近的已知样品；构建以被选取的已知样品为训练集的偏最小二乘回归模型，用以预测待测样品的硬度。本发明能够提高硬度的检测精度，提升应对样品多样性时的稳健性，无需频繁重建模型或更新模型，具有良好的产业应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 待测样品 得分矩阵 苹果硬度 偏最小二乘回归 近红外光谱 光谱数据 权重矩阵 无损检测 载荷矩阵 构建 数据库 产业应用 马氏距离 苹果样品 硬度数据 稳健性 训练集 波段 预测 多样性 采集 重建 检测 更新 | ||
【主权项】：
1.一种苹果硬度无损检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1，以不同年份不同地区不同成熟度的各种苹果样品作为已知样品，采集已知样品的近红外光谱数据和苹果硬度数据，构建已知样品的苹果硬度‑近红外光谱数据库；S2，根据苹果硬度‑近红外光谱数据库优化近红外光谱波段范围，选取能够有效预测苹果硬度的近红外光谱波段；S3，获取基于数据库中光谱数据与硬度数据的偏最小二乘回归模型的权重矩阵、载荷矩阵及得分矩阵；S4，采集待测样品的近红外光谱数据和苹果硬度数据，根据已知权重矩阵及载荷矩阵结果，计算获得待测样品的得分矩阵；S5，在步骤S3获得的得分矩阵的得分空间中，选取与待测样品的得分矩阵马氏距离最近的m个已知样品；S6，以选取的m个已知样品组成训练集构建偏最小二乘回归模型；S7，将待测样品的光谱数据输入到偏最小二乘回归模型，获得待测样品的硬度。
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