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基于深度学习的葡萄糖度无损检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的葡萄糖度无损检测方法,涉及水果品质检测领域。本方法是:①构建葡萄数据集:A.使用手机拍摄葡萄;B.测量糖度;②将图片数据按照糖度区间分类;③图像分割;④数据扩增:A、缩放;B、旋转;⑤深度学习的糖度预测模型;⑥分类回归汇聚;⑦模型集成;⑧模型测试。本发明具有下列优点和积极效果:①建立了一种全新的基于深度学习的葡萄糖度检测模型,深度学习算法相对于传统的算法,能够进行自我学习,模型的预测能力更强;②可保证水果样本的完整性,实现糖度无损检测。

著录项

  • 公开/公告号CN113702377A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中农业大学;

    申请/专利号CN202110897159.8

  • 发明设计人 罗俊;贾梅;李秀;江颖哲;

    申请日2021-08-05

  • 分类号G01N21/84(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构42001 武汉宇晨专利事务所(普通合伙);

  • 代理人黄瑞棠

  • 地址 430070 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号

  • 入库时间 2023-06-19 13:24:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-13

    授权

    发明专利权授予

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