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基于深度学习及光谱技术的苹果品质检测研究

基于深度学习及光谱技术的苹果品质检测研究

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作者：孙成杰西安工业大学

学位级别：硕士

我国是世界第一苹果产量大国,但是苹果出口量远远落后其他国家,因此提高苹果品质是至关重要的。苹果的糖度和酸度含量是衡量苹果内在品质的重要指标,影响消费者偏好和苹果的销售量,而且由于苹果早期出现的自然损伤和碰撞挤压造成的淤青... 详细信息

我国是世界第一苹果产量大国,但是苹果出口量远远落后其他国家,因此提高苹果品质是至关重要的。苹果的糖度和酸度含量是衡量苹果内在品质的重要指标,影响消费者偏好和苹果的销售量,而且由于苹果早期出现的自然损伤和碰撞挤压造成的淤青,会减少苹果产业的经济损失。因此,本文将改进的深度学习模型结合光谱技术对苹果糖酸度和肉眼不容易发现隐性损伤进行检测研究,主要研究内容包括以下三个方面:(1)深度学习模型构建。通过阐述深度学习中卷积神经网络的结构和经典卷积神经网络模型构建改进了VGG16模型结构,将全局平均池化层和批量归一化层分别替代原始VGG16模型中的前两个全连接层,并且通过Swish激活函数替代Re LU激活函数,极大的减少了模型的参数数量,加强了网络模型的非线性表达和减少了模型的训练时间。(2)基于改进的VGG16网络模型对苹果糖酸度进行检测。设计苹果光谱采集平台,采集120个陕西红富士苹果得到1800张光谱图像,并采用Savitzky-Golay卷积平滑的方法在MATLAB上实现光谱预处理。为了划分训练集的类别,使用手持折光糖度仪测量120个样本糖度范围是9.3°Brix～16.6°Brix,将苹果糖度间隔0.5°Brix划分为16类;使用数显笔式酸度仪测量120个苹果酸度,酸度范围是p H3.6～p H4.2,将苹果酸度间隔0.1 p H划分为6类。针对样本太少会出现过拟合现象,将样本糖酸度数据集通过数据增强的方法扩充10倍得到18000张光谱图像。将扩充后的训练集输入到改进的VGG16网络进行训练和模型验证,通过模型计算分别选择与红富士苹果糖酸度相关性高的30和17个特征波长进行光谱的特征提取,模型验证苹果糖度和酸度准确率分别是95.78%和96.19%。为了测试模型检测苹果糖酸度的效果,随机准备20个红富士苹果作为测试集分别来检测苹果糖酸度,糖酸度测试值均接近实测值,表明采用本文改进VGG16模型进行苹果糖酸度的测试实验效果较好,优与传统算法。(3)基于改进的VGG16网络模型对苹果隐性损伤进行检测。设计苹果损伤装置制备苹果损伤样本,实验发现6h内的损伤情况为隐性损伤状态。分别采集苹果损伤前、损伤后1h和损伤后6h的光谱图,同样经过光谱预处理和数据增强后输入到改进VGG16网络进行训练和模型验证,通过模型计算选择隐性损伤21个特征波长进行光谱的特征提取,模型验证苹果隐性损伤的准确率是96.25%。为了测试模型检测苹果隐性损伤的效果,随机准备20个苹果作为测试集,测试准确率95%。选择多种CNN网络模型分别对苹果隐性损伤进行检测,改进VGG-16网络平均检测时间明显快于其他模型算法,能够实现苹果隐性损伤的快速精准识别。

关键词：苹果品质深度学习光谱技术苹果糖酸度隐性损伤

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