本發明公開了一種基于聲振多域譜與近紅外光譜信息融合的梨果早期內部病害無損檢測方法及裝置,所述檢測方法是,同時完成早期病害梨果和健康果進行聲振多域譜和近紅外透射光譜采集,得到的原始數據集經過預處理、特征提取后構建最佳特征集,然后采用機器學習算法分別建立融合聲振多域譜特征與透射光譜特征的判別模型,實現早期內部病害梨果的準確判別。通過上述方式,該方法及裝置能夠快速準確的檢測出具有早期內部病害的梨果,盡可能實現內部病害的早發現,對提高梨果商品率和市場競爭力,促進梨果產業快速健康發展具有重大意義。
聲明:
“基于聲振多域譜與近紅外光譜信息融合的梨果早期內部病害無損檢測方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)