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申请/专利权人：中华全国供销合作总社济南果品研究院
摘要：本发明提供一种果蔬干制过程中的果蔬含水率检测方法及系统，属于果蔬干制技术领域，获取待检测的果蔬样品切片图像；利用训练好的预测模型，对所述待检测的果蔬样品切片图像进行处理，获得处理结果，所述处理结果包括果蔬样品的含水率；其中，所述训练好的预测模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张果蔬样品切片图像以及标注图像中果蔬样品的真实含水率的标签。本发明提取了图像中果品的灰度特征、色彩特征和形状体征，验证了其与果品的含水率间的联系，通过多项式拟合与GRNN神经网络结合的方式，可以有效测定果品的含水率，降低了测量误差，实现了果蔬干制中的果蔬无损含水率测定。
主权项：1.一种果蔬干制过程中的果蔬含水率检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的果蔬样品切片图像；利用训练好的预测模型，对所述待检测的果蔬样品切片图像进行处理，获得处理结果，所述处理结果包括果蔬样品的含水率；其中，所述训练好的预测模型由训练集训练得到，具体为：提取果蔬样品切片图像的色彩特征，计算色调特征值，所述计算色调特征值包括：将图像转换成HSV图像后，提取样本的色调特征进行统计分析，得到色调直方图，不同的果蔬样品切片色调峰值不同，含水率越高，色调峰值越高，色调峰值即为色调特征值；提取果蔬样品切片图像的灰度特征，计算灰度特征值；提取果蔬样品切片图像的形状特征，计算形状特征值，所述计算形状特征值包括：将图像灰度化，使用阈值分割算法OTSU将其分割为二值图像，提取果蔬区域；使用形态学方法中的开运算，平滑果蔬区域轮廓，计算果蔬区域的投影面积，求得区域的最小外接圆的面积，投影面积与最小外接圆的面积之比即为形状特征值；通过多项式拟合将色调特征值、灰度特征值以及形状特征值与含水率进行关联，引入广义回归神经网络GRNN对每个特征的权值进行计算，采用最小二乘法多项式曲线拟合对GRNN进行优化，直至真实值和预测值的误差平方和最小，得到训练好的预测模型；所述训练集包括多张果蔬样品切片图像以及标注图像中果蔬样品的真实含水率的标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中华全国供销合作总社济南果品研究院 果蔬干制过程中的果蔬含水率检测方法及系统
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