本申请涉及一种水果糖度无损检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像，对其进行灰度处理，得到灰度图片，并根据灰度图片获得平均灰度值，根据平均灰度值确定待测漫反射光强度；获取多个同类待测水果的糖度含量及漫反射光强度，利用人工神经网络算法，确定最终糖度预测模型；将待测漫反射光强度输入到该模型中得到待测水果的糖度含量。该方法通过手机摄像头获取散射图像，利用智能手机的摄像功能实现水果糖度检测，提高检测设备的集成化与便携化；采用人工神经网络算法进行糖度含量预测，提高水果糖度测量结果的普适性和准确度。度测量结果的普适性和准确度。度测量结果的普适性和准确度。
【技术实现步骤摘要】
水果糖度无损检测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及水果检测
，特别是涉及一种水果糖度无损检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]水果糖度含量不仅是评价水果食用品质的一个重要指标，同时也是检验水果成熟度的重要指标，在农业研究和农业生产以及水果贮藏环境下，水果糖度是确定采摘、运输、储藏的重要依据之一。目前使用的糖度检测产品大多为较为常规的折光仪，即利用液体的折射率测量糖度，这种测量方法在测量水果糖度时需要将其榨汁，会损坏水果，不易在水果成长的阶段进行糖度测量，而且在精度方面的误差较大，不适合大规模的测量，效率低下。
[0003]利用近红外光谱测量水果糖度的研究相对较多，目前非破坏式糖度测量方法基本都采用了光谱分析的方式，由于所得的光谱结果常常混有噪声干扰，存在检测结果精度不高的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高水果糖度无损检测精度的水果糖度无损检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种水果糖度无损检测方法，所述方法包括：通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像。
[0006]对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值。
[0007]根据所述待测平均灰度值计算得到待测漫反射光强度。
[0008]获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度。
[0009]根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型。
[0010]根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。
[0011]在其中一个实施例中，对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值，还包括：对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片。
[0012]根据所述待测灰度图片，利用编程计算的方法获得每个弥散斑的待测平均灰度值。
[0013]在其中一个实施例中，获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度，还包括：选取多个与待测水果种类相同的水果，组成样本集，将所述样本集分为训练集和
测试集。通过手机摄像头获取近红外光照射所述训练集和所述测试集时漫反射形成的散射图像，得到训练集散射图像和测试集散射图像。
[0014]对所述训练集散射图像和所述测试集散射图像进行灰度化处理，得到训练集灰度图片和测试集灰度图片。
[0015]根据所述训练集灰度图片和所述测试集灰度图片，得到训练集平均灰度值和测试集平均灰度值。
[0016]根据所述训练集平均灰度值计算得到训练集的漫反射光强度。
[0017]根据所述测试集平均灰度值计算得到测试集的漫反射光强度。
[0018]利用化学分析法测定所述训练集和所述测试集的糖度含量，得到训练集的糖度含量和测试集的糖度含量。
[0019]在其中一个实施例中，所述糖度含量是样本集的糖度含量，包括所述训练集的糖度含量和所述测试集的糖度含量；所述漫反射光强度是样本集的漫反射光强度，包括所述训练集的漫反射光强度和所述测试集的漫反射光强度；根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型，还包括：将所述训练集的漫反射光强度作为人工神经网络的输入，将训练集的糖度含量作为人工神经网络的输出，对所述人工神经网络进行训练获得预测模型。
[0020]将所述测试集的漫反射光强度和所述测试集的糖度含量作为测试数据；利用所述测试数据对所述预测模型进行测试，得到最终糖度预测模型。
[0021]在其中一个实施例中，还包括，所述人工神经网络算法为MATLAB人工神经网络算法。
[0022]在其中一个实施例中，根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量，还包括：将所述待测漫反射光强度输入到所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。
[0023]一种水果糖度无损检测装置，所述装置包括：散射图像获取模块，用于通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像。
[0024]平均灰度值确定模块，用于对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值。
[0025]漫反射光强度确定模块，用于根据所述待测平均灰度值计算得到待测漫反射光强度。
[0026]样本数据获取模块，用于获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度。
[0027]糖度预测模型确定模块，用于根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型。
[0028]糖度含量确定模块，用于根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。
[0029]在其中一个实施例中，平均灰度值确定模块还用于对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片，利用编程计算的方法获得每个弥散斑
的待测平均灰度值。
[0030]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像。
[0031]对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值。
[0032]根据所述待测平均灰度值计算得到待测漫反射光强度。
[0033]获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度。
[0034]根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型。
[0035]根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。
[0036]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像。
[0037]对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值。
[0038]根据所述待测平均灰度值计算得到待测漫反射光强度。
[0039]获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度。
[0040]根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型。
[0041]根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。
[0042]上述水果糖度无损检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种水果糖度无损检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过手机摄像头获取近红外光照射待测水果时漫反射形成的待测散射图像；对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值；根据所述待测平均灰度值计算得到待测漫反射光强度；获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度；根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖度预测模型；根据所述待测漫反射光强度和所述最终糖度预测模型，得到所述待测水果的糖度含量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片获得每个弥散斑的待测平均灰度值，包括：对所述待测散射图像进行灰度化处理，获得待测灰度图片；根据所述待测灰度图片，利用编程计算的方法获得每个弥散斑的待测平均灰度值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个与所述待测水果种类相同的水果的糖度含量及与所述糖度含量对应的漫反射光强度，包括：选取多个与待测水果种类相同的水果，组成样本集，将所述样本集分为训练集和测试集；通过手机摄像头获取近红外光照射所述训练集和所述测试集时漫反射形成的散射图像，得到训练集散射图像和测试集散射图像；对所述训练集散射图像和所述测试集散射图像进行灰度化处理，得到训练集灰度图片和测试集灰度图片；根据所述训练集灰度图片和所述测试集灰度图片，得到训练集平均灰度值和测试集平均灰度值；根据所述训练集平均灰度值计算得到训练集的漫反射光强度；根据所述测试集平均灰度值计算得到测试集的漫反射光强度；利用化学分析法测定所述训练集和所述测试集的糖度含量，得到训练集的糖度含量和测试集的糖度含量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述糖度含量是样本集的糖度含量，包括所述训练集的糖度含量和所述测试集的糖度含量；所述漫反射光强度是样本集的漫反射光强度，包括所述训练集的漫反射光强度和所述测试集的漫反射光强度；根据所述糖度含量、所述漫反射光强度以及人工神经网络算法，得到最终糖...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢中阳，王新宇，黄善旻，邓清辉，李俊，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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