一种基于弛豫动态光谱技术的苹果损伤检测方法研究

作者：宁景苑; 叶海芬; 孙雨玘; 熊思怡; 梅正昊; 蒋晨豪; 黄科涛; 张苏婕; 朱哲琛; 李昱权; 惠国华; 易晓梅; 郜园园; 吴鹏

来源：传感技术学报, 2022, 35(08): 1150-1156.

• 光谱
• 弛豫
• 无损检测
• 苹果
• 神经网络

在运输过程中，苹果的质量不断下降，导致苹果滞销严重，造成了很大的经济损失。现有的苹果品质检测技术虽然能够精准判断苹果是否发生损伤，但是价格高昂，体积庞大，难以推广使用。针对以上情况，探索了一种基于弛豫光谱技术和BP神经网络算法的苹果损伤检测方法。文中以红富士苹果为实验对象，通过自主搭建的弛豫光谱采集系统采集光谱信号，使用SNV算法优化光谱数据，基于BP神经网络算法构建SNV-BP-RS苹果损伤检测模型，该模型准确率为91.48%,检测用时为0.291 s。文中同时基于传统光谱建立了SNV-BP-CS苹果损伤检测模型，该模型准确率为86.39%,检测用时为0.454 s。经过对比，所提出的检测方法大大降低了光谱检测系统对检测波段的需求，检测系统具有体积小、价格低等优势，检测模型准确率高，稳定性良好，为水果高效、低成本判伤提供一种新的思路。

• 单位
  浙江农林大学