基于可见近红外光谱与机器视觉信息融合的河套蜜瓜糖度检测方法研究的中期报告.docx

基于可见近红外光谱与机器视觉信息融合的河套蜜瓜糖度检测方法研究的中期报告
中期报告内容：
一、研究背景和意义
河套蜜瓜是我国西北地区的特色果品之一，由于其口感好、营养丰富而备受欢迎。然而，蜜瓜的糖度是影响其品质的重要因素之一，而传统的检测方法需要破坏性的取样和专业仪器，不适用于生产现场的实时检测。因此，开发一种简便、快速、无损的检测方法对于蜜瓜产业的发展和市场需求具有重要意义。
二、研究方法与进展
本研究基于可见近红外（Vis/NIR）光谱技术和机器视觉技术，结合成像处理、模式识别和计算机视觉算法，旨在开发一种高效、准确的河套蜜瓜糖度检测方法。具体步骤如下：
（1）采集样本数据
选用不同含糖量的河套蜜瓜进行采集，分别测量其含糖量，并通过Vis/NIR光谱仪采集其近红外光谱数据，建立含糖量与光谱数据之间的关系模型。
（2）构建模型
利用氢氧根偏最小二乘（H-OPLS）算法筛选出与含糖量相关的主成分，建立含糖量与光谱数据之间的反演模型。
（3）开发检测系统
基于模型，开发河套蜜瓜糖度检测系统，通过光纤传感器采集样本光谱数据，经过信号放大、滤波、配准等处理后，用程序进行数据分析和处理，最终得出样本的含糖量。
（4）机器视觉信息融合
在蜜瓜的成像处理和特征提取基础上，利用计算机视觉算法进行图像分割，获取蜜瓜内部的信息，与光谱模型的结果进行信息融合，提高检测的准确度和稳定性。
目前，我们已经完成了样本的采集和数据处理工作，初步建立了含糖量与光谱数据之间的反演模型，同时设计和开发了基于Vis/NIR光谱技术和机器视觉技术的河套蜜瓜糖度检测系统。
三、下一步工作计划
接下来，我们将进一步完善模型和检测系统，在实际应用中进行测试和验证，不断优化推广和推广使用效果，最终实现河套蜜瓜糖度的快速、准确和可靠的在线检测。