基于深度学习的蓝莓果实无损检测研究

摘要：蓝莓果实富含花青素，且低糖、低脂肪，具有较强的抗氧化能力，被国际粮农组织列为人类5大健康食品之一。随着中国蓝莓出口比例的增加，对蓝莓果实成熟度以及品质的要求也逐渐提高，凭借人工和肉眼对蓝莓果实进行采摘及产品分级存在很多局限性。因此，本文在前人研究的果实无损检测基础上，加入深度学习技术提出了一种基于深度监督卷积神经网络的蓝莓果实品质无损检测方法，充分利用了深度学习网络的精确分类能力，提高了蓝莓果实品质检测的效率和精确度。　　本研究首先采集了七个不同成熟时期(盛花后10d-70d)的蓝莓果实，并测定了蓝莓果皮色素以及果实的鲜重、总糖、总酸、可溶性固形物的含量。然后，根据色素与图像的相关性，建立果皮色素的预测网络模型SPCPN(Skin Pigment Contents Prediction Network);根据花青苷与果实关键品质之间的相关性，建立果实关键品质的预测网络模型FKQPN(FruitKey Qualities Prediction Network)。最后，建立BQPPN(Blueberry Quality Parameters Prediction N...

在线出版日期：

2021-03-31 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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