【摘 要】
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水果在维持人体膳食平衡方面有着巨大价值,随着人们生活水平的提升,营养健康的饮食方式成为了当代人们推崇的生活习惯,而水果产品在其中扮演着至关重要的角色。中华人民共和国农业农村部联合国家五个部委通知印发《“十四五”全国农业绿色发展规划》,对农产品质量安全水平提出了新的要求,因此水果产品的质量控制具有重要意义。水果行业的发展使得水果品种不断丰富,消费者在购买水果产品时不再仅从外观对水果进行评价,而是逐步
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水果在维持人体膳食平衡方面有着巨大价值,随着人们生活水平的提升,营养健康的饮食方式成为了当代人们推崇的生活习惯,而水果产品在其中扮演着至关重要的角色。中华人民共和国农业农村部联合国家五个部委通知印发《“十四五”全国农业绿色发展规划》,对农产品质量安全水平提出了新的要求,因此水果产品的质量控制具有重要意义。水果行业的发展使得水果品种不断丰富,消费者在购买水果产品时不再仅从外观对水果进行评价,而是逐步表现出综合考虑水果外部品质和内部品质,根据个性化需求进行科学选择的倾向,因此快速便捷的水果产品检测技术与装置对于当代消费者来说是有实际价值的。本研究针对目前普通消费领域对水果内外部品质综合检测的需求,基于近红外光谱分析技术和计算机视觉技术,开发了一种水果品质多指标同步检测平台,具体完成了以下研究内容:(1)研究开发了检测平台的硬件系统。完成了系统硬件选型、系统支架设计、系统外壳设计和系统构建。设计并搭建了基于Raspberry Pi 4B+核心板的中央控制模块和开发环境,使用Auto CAD设计了载物台模块,实现了基于NA1悬臂梁称重传感器的和HX711 AD模块的重量检测模块,构造了基于单目计算机视觉技术的尺寸检测模块,开发了基于近红外光谱分析技术的内部品质检测模块,评估并选择了电源和散热风扇。使用Solidworks软件建立了所有硬件模块的三维模型,验证了系统支架设计和系统外壳设计的有效性,通过系统构建制定了检测平台的协同工作模式。(2)研究开发了检测平台的软件系统。基于Python语言开发了硬件模块驱动软件、检测位置自适应校正功能和人机交互系统。完成了载物台模块、重量检测模块、尺寸检测模块和内部品质检测模块驱动软件的开发与调试,实现了待测水果的重量指标、尺寸指标和内部品质指标的检测功能;基于单目视觉技术和先验模型方法,提出并开发了检测位置自适应校正功能;基于Py Qt5框架,设计并开发了操作人员可以直观识别并进行操作的人机界面,实现了集成Sklearn框架和Py Torch框架对检测数据进行建模分析的数据处理系统。(3)验证了检测平台功能模块有效性。使用本研究开发的检测平台对“红富士”苹果各项理化指标进行检测,分别验证了重量检测模块、尺寸检测模块、光纤探头支架和内部品质检测模块的有效性。实验结果显示:重量检测结果r~2为1.00、RMSE为0.35 g;尺寸检测结果r~2为0.88、RMSE为1.51 mm;安装漏斗形支架时糖度PLSR预测模型的预测结果r~2为0.60、RMSEP为0.95%;安装楔形支架时糖度PLSR预测模型的预测结果r~2为0.80、RMSEP为0.67%;对比并筛选了最优的预处理算法,建立了第二批次样本的糖度PLSR预测模型,预测结果r~2为0.82、RMSEP为0.64%。总体结果表明,本研究提出的检测平台对水果的内外部品质检测均是有效的。(4)研究了检测平台的综合应用方案。基于所开发检测平台的各项指标检测能力,评估了检测平台对水果品质进行综合评价的可行性,确定了以水果品质综合评价为核心的综合应用目标;基于检测平台的综合应用目标,设计了综合评价标准,研究并提出了基于决策层融合的线性权重分级模型和基于特征层融合的Fusion Net分级模型;开展了综合评价实验,使用“红富士”苹果样本验证了不同融合分级模型的有效性,结果显示:决策层融合分级模型的预测精度为76.8%;采用原始数据向量训练的特征层融合决策器预测精度为57.1%,采用PCA算法进行特征融合的特征层融合决策器预测精度约为75.0%。总体结果表明,本研究开发的水果品质多指标同步检测平台可用于水果品质综合评价,但综合评价预测精度仍有较大提升空间。
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