【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水果检测，具体是一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及系统。
技术介绍
1、水果，是指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。水果不但含有丰富的维生素营养，而且能够促进消化。随着种植业和大棚技术的发展，众多品种的水果进入消费市场，众多水果在做好上市消费准备的同时，还需要做好对水果品质的检测。
2、消费人员在超市、水果店等场所购买某一品种水果时，通常仅凭购买经验、水果表皮等因素选取优质的水果，而且相同纲目、相同科目的不同品种水果也容易混杂一起欺瞒消费人员；
3、为此，我们提出一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及系统。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及系统。
2、本专利技术所要解决的技术问题为：
3、如何实现对不同批次不同品种水果进行准确的无损检测。
4、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
5、一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，包括用户终端、存储模块、标准制定模块、初步鉴定模块、数据采集模块、无损检测模块、品质判定模块以及服务器；
6、水果售卖时，水果上粘贴有标识码，所述用户终端用于录入水果上的标识码和用于拍摄带有标识码的水果的实时水果图片并发送至服务器，所述服务器将标识码发送至存储模块，所述服务器将实时水果图片发送至初步鉴定模块；存储模块依据标识码将水果对应的标准特征数据发送至标准制定模块、将
7、所述标准制定模块用于对不同批次不同品种的水果监测标准进行制定，得到不同批次不同品种水果的标准检测参数经服务器发送至无损检测模块；所述初步鉴定模块用于对不同批次不同品种的水果外部情况进行初步鉴定，生成无损检测信号或水果异常信号发送至服务器，若服务器接收到水果异常信号，则将水果异常信号发送至用户终端，若服务器接收到无损检测信号，则将无损检测信号发送至数据采集模块；
8、在水果采摘前，所述数据采集模块用于依据无损检测信号采集不同批次不同品种水果的实时生长数据和实时特征数据并经服务器发送至无损检测模块；所述无损检测模块用于对不同批次不同品种的水果进行无损检测，生成水果异常信号或得到不同批次不同品种水果的生长偏差值；
9、所述品质判定模块用于对不同批次不同品种水果的品质进行判定，得到不同批次不同品种水果的品质等级经服务器发送至用户终端，所述用户终端用于结合品质等级对不同批次不同品种水果的品质情况进行知晓。
10、优选的，标准特征数据为不同品种水果的标准水果重量值、标准水果长度值、标准水果宽度值和标准水果高度值；
11、标准生长数据为不同品种水果的标准环境温度、标准环境湿度、标准土壤湿度、标准土壤酸碱度和标准光照时长；
12、标识码由水果的名称、产地和批次号共同组成；
13、实时生长数据为不同批次不同品种的水果采摘前一个月每天的日环境温度、日环境湿度、日土壤湿度、日土壤酸碱度和日光照时长；
14、实时特征数据为不同批次不同品种的水果采摘时的日重量值、日长度值、日宽度值、日高度。
15、优选的，所述标准制定模块的制定过程具体如下：
16、依据标准特征数据对对应批次和对应品种的水果进行选取，并按照相同批次和相同品种将水果进行分类得到水果样品；
17、而后对水果样品进行检测，得到水果样品的样品重量值、样品长度值、样品宽度值和样品高度值；
18、遍历比对水果样品的样品重量值，得到水果样品的样品重量上限值和样品重量下限值，样品重量上限值和样品重量下限值共同组成水果样品的重量值区间；
19、同理，按照以上步骤，得到水果样品的长度值区间、宽度值区间和高度值区间；
20、水果样品的重量值区间、长度值区间、宽度值区间和高度值区间即可为同批次相同品种水果的标准检测参数；
21、同时，按照以上步骤，得到不同批次不同品种水果的标准检测参数。
22、优选的，所述初步鉴定模块的初步鉴定过程具体如下：
23、获取不同批次不同水果的实时水果图片，而后获取水果的标准水果图片；
24、将实时水果图片与标准水果图片进行比对；
25、若比对成功，则生成无损检测信号；
26、若比对失败，则生成水果异常信号。
27、优选的，所述无损检测模块的工作过程具体如下：
28、获取不同批次不同品种水果采摘时的日重量值、日长度值、日宽度值和日高度，而后获取水果对应的标准检测参数，得到水果的重量值区间、长度值区间、宽度值区间和高度值区间；
29、若日重量值处于重量值区间，日长度值处于长度值区间，日宽度值处于宽度值区间，且日高度处于高度值区间，则进入下一步骤；
30、若出现日重量值不处于重量值区间、日长度值不处于长度值区间、日宽度值不处于宽度值区间或日高度不处于高度值区间中的任一项，则生成水果异常信号。
31、优选的，所述无损检测模块的工作过程还包括：
32、获取不同批次不同品种水果采摘前一个月每天的日环境温度、日环境湿度、日土壤湿度、日土壤酸碱度和日光照时长；
33、而后不同批次水果采摘前一个月每天的实时环境温度相加求和得到不同批次不同品种水果的实时环境温度；
34、同理，得到不同批次不同品种水果的实时环境湿度、实时土壤湿度、实时土壤酸碱度和实时光照时长；
35、同时获取水果对应的标准生长数据，得到水果的标准环境温度、标准环境湿度、标准土壤湿度、标准土壤酸碱度和标准光照时长；
36、计算实时环境湿度与标准环境温度的差值得到不同批次不同品种水果的温度偏差值；
37、同理，计算得到不同批次不同品种水果的湿度偏差值、土壤湿度偏差值、土壤酸碱偏差值和光照时长偏差值；
38、计算不同批次不同品种水果的生长偏差值。
39、优选的，所述无损检测模块将水果异常信号或不同批次不同品种水果的生长偏差值反馈至服务器；
40、若服务器接收到水果异常信号，则将水果异常信号发送至用户终端，所述用户终端用于接收到水果异常信号后对水果的品质情况进行查看；
41、若服务器接收到不同批次不同品种水果的生长偏差值则发送至品质判定模块。
42、优选的，所述品质判定模块的判定过程具体如下：
43、获取不同批次不同品种水果的生长偏差值；
44、生长偏差值比对生长偏差阈值，判定不同批次不同品种水果的品质等级为优良等级、普通等级或劣质等级。
45、本专利技术的目的还可以通过以下技术方案实现，一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法，方法具体如下：
46、步骤s100，用户终端录入水果的标识码和拍摄带有标识码的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，包括用户终端、存储模块、标准制定模块、初步鉴定模块、数据采集模块、无损检测模块、品质判定模块以及服务器；
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，标准特征数据为不同品种水果的标准水果重量值、标准水果长度值、标准水果宽度值和标准水果高度值；
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述标准制定模块的制定过程具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述初步鉴定模块的初步鉴定过程具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述无损检测模块的工作过程具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述无损检测模块的工作过程还包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述无损检测模块将水果异常信号或不同批次不同品种水果的生
8.根据权利要求7所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述品质判定模块的判定过程具体如下：
9.一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法，其特征在于，基于权利要求1-9任一项所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，方法具体如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，包括用户终端、存储模块、标准制定模块、初步鉴定模块、数据采集模块、无损检测模块、品质判定模块以及服务器；
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，标准特征数据为不同品种水果的标准水果重量值、标准水果长度值、标准水果宽度值和标准水果高度值；
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述标准制定模块的制定过程具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的水果缺陷无损检测系统，其特征在于，所述初步鉴定模块的初步鉴定过程具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐赛，陆华忠，梁鑫，
申请(专利权)人：广东省农业科学院设施农业研究所，
类型：发明
国别省市：
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