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原文传递一种苹果可溶性固形物的检测方法及装置

专利名称：	一种苹果可溶性固形物的检测方法及装置
摘要：	本发明实施例提供一种苹果可溶性固形物的检测方法及装置，包括获取苹果样品标记点区域的光谱信息，获取苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的实测值；根据光谱信息及其对应的可溶性固形物实测值，利用偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型；随机选取并获取预设数量苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值，结合斜率/偏差(Slope/Bias,S/B)模型传递算法建立苹果可溶性固形物含量校正模型。本发明实施例采用S/B算法对苹果可溶性固形物含量预测模型进行校正，克服了苹果的生理差异、仪器老化对苹果可溶性固形物预测模型的预测精度的影响，提高了对苹果可溶性固形物的预测精度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京农业智能装备技术研究中心
发明人：	樊书祥;黄文倩;田喜;王庆艳;夏宇;徐云绯
专利状态：	有效
申请日期：	2019-02-27T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-28T00:00:00+0800
申请号：	CN201910145183.9
公开号：	CN109946246A
代理机构：	北京路浩知识产权代理有限公司
代理人：	王庆龙;苗晓静
分类号：	G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
主权项：	1.一种苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，包括：获取苹果样品标记点区域的光谱信息，获取苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的实测值；根据所述苹果样品标记点区域的光谱信息及其对应的可溶性固形物实测值，利用偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型；随机选取预设数量苹果样品并获取其标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值，结合S/B算法建立苹果可溶性固形物含量校正模型。 2.根据权利要求1所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，在根据所述苹果样品标记点区域的光谱信息，利用偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型之前，所述方法还包括：结合平均平滑和标准变量变换方法，对苹果样品标记点区域的光谱信息进行预处理。 3.根据权利要求1所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，所述根据所述苹果样品标记点区域的光谱信息及其对应的可溶性固形物实测值，利用偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型具体包括：从苹果样品标记点区域的光谱信息中挑选用于苹果可溶性固形物检测的若干个特征波长；基于所述特征波长，采用偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型。 4.根据权利要求3所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，所述苹果可溶性固形物含量预测模型具体为： Yp＝∑Akλk+B；其中，Yp为苹果可溶性固形物含量的预测值，k为挑选的特征波长，λk为k波长下的吸光度光谱，Ak为λk的回归系数，B为常数。 5.根据权利要求1所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，所述随机选取预设数量苹果样品并获取其标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值，结合S/B算法建立苹果可溶性固形物含量校正模型具体包括：从新的苹果样品数据集中随机选取预设数量的苹果样品，获取预设数量苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值；根据预设数量苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值，采用S/B算法，建立苹果可溶性固形物含量校正模型。 6.根据权利要求5所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，所述苹果可溶性固形物含量校正模型具体包括： Ym＝aYp+b 式中，Ym为苹果可溶性固形物含量的实测值，Yp为苹果可溶性固形物含量的预测值，a和b为校正参数。 7.根据权利要求1或5或6所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，在建立苹果可溶性固形物含量校正模型后，所述方法还包括：对苹果可溶性固形物含量校正模型进行验证。 8.根据权利要求7所述的苹果可溶性固形物的检测方法，其特征在于，所述对苹果可溶性固形物含量校正模型进行验证具体包括：选取若干苹果样品作为独立验证集，根据苹果可溶性固形物含量预测模型获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的预测值；获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值，计算独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值和预测值的第一均方根误差；根据苹果可溶性固形物含量校正模型获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的校正值，计算独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值和校正值的第二均方根误差；通过比较第一均方根误差和第二均方根误差，验证苹果可溶性固形物含量校正模型对于苹果可溶性固形物含量的预测精度。 9.一种苹果可溶性固形物的检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取苹果样品标记点区域的光谱信息，获取苹果样品标记点区域可溶性固形物含量的实测值；预测模块，用于根据所述苹果样品标记点区域的光谱信息，结合偏最小二乘算法建立苹果可溶性固形物含量预测模型，校正模块，用于随机选取预设数量苹果样品并获取标记点区域可溶性固形物含量的预测值及其对应的实测值，结合S/B算法建立苹果可溶性固形物含量校正模型。 10.根据权利要求9所述的苹果可溶性固形物的检测装置，其特征在于，所述装置还包括验证模块，所述验证模块用于对苹果可溶性固形物含量校正模型进行验证；所述验证模块具体用于：选取若干苹果样品作为独立验证集，根据苹果可溶性固形物含量预测模型获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的预测值；获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值，计算独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值和预测值的第一均方根误差；根据苹果可溶性固形物含量校正模型获取独立验证集苹果可溶性固形物含量的校正值，计算独立验证集苹果可溶性固形物含量的实测值和校正值的第二均方根误差；通过比较第一均方根误差和第二均方根误差，验证苹果可溶性固形物含量校正模型对于苹果可溶性固形物含量的预测精度。
所属类别：	发明专利