【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，尤其是涉及一种水果品质无损检测方法及系统。
技术介绍
1、水果作为日常生活中不可或缺的一部分，一直以来都备受人们喜爱。然而，水果的品质和很多因素有关，例如破损、碰伤、甜度等。对于破损、裂口等外观可以利用人眼或者人工智能识别，但是对于甜度等的测量需要打开水果，传统检测方法中，对水果的破坏性检测是一个严重的问题。而水果无损检测技术则不会对水果造成任何损害，从而可以保证水果的完整性和品质，这对于农民和果品生产者、销售者以及消费者来说是一项巨大的优势，因为他们可以将产品以更高的价格销售。
2、常见的无损检测主要有光学检测、电磁检测、超声检测等，近红外光谱技术(nirs)是一种基于光学原理的非侵入性分析方法，已经在水果无损检测领域取得了显著的进展，是一种高效、准确且不破坏水果的品质评估方法，其主要是通过漫反射或漫透射获取苹果的成分和组织信息，对获得的光谱信息进行特征提取和分析，从而检测水果的内部品质。但是同一个品种的水果，甚至同一棵树上的水果的大小、果皮颜色都有所不同，这直接影响到近红外光的吸收率，以往利用...
【技术保护点】
1.一种水果品质无损检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述水果图像和所述近红外光谱离散数据进行特征融合，具体为：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述矩阵和所述图像进行特征融合，具体为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述矩阵和所述图像进行特征融合，具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一编码器的Transformer编码层和对应的第二编码器的Transformer编码层进行特征融合，具体为：
6.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种水果品质无损检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述水果图像和所述近红外光谱离散数据进行特征融合，具体为：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述矩阵和所述图像进行特征融合，具体为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述矩阵和所述图像进行特征融合，具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一编码器的transformer编码层和对应的第二编码器的transformer编码层进行特征融合，具体为：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹赜鹏，王吉祥，李楚涵，臧楠楠，王爱德，齐力永，孙迦南，杜屿琦，
申请(专利权)人：沈阳农业大学，
类型：发明
国别省市：
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