Neste estudo, uma câmera hiperespectral de 400-1000 nm foi aplicada e o FS13, um produto da Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., pode ser usado para pesquisas relacionadas.A faixa espectral é de 400-1000 nm, a resolução do comprimento de onda é melhor que 2,5 nm e até 1200 canais espectrais podem ser alcançados.A velocidade de aquisição pode atingir 128FPS em todo o espectro, e o máximo após a seleção da banda é de 3300 Hz (suporta seleção de banda multirregional).
Mirtilos, também conhecidos como mirtilos, frutas azuis escuras, bagas, também conhecidas como bagas azuis, são uma das pequenas bagas emergentes na China.Devido à sua saúde única e valor nutricional, tem muitos nutrientes necessários para o corpo humano, excelentes propriedades de processamento, etc., e tem recebido atenção." A qualidade interna dos mirtilos tem um grande impacto no sabor dos mirtilos e é também um dos indicadores importantes para avaliar a qualidade dos mirtilos. O método de teste tradicional geralmente usa um dispositivo de medição para detectar o teor de açúcar e a dureza do mirtilo. Devido ao índice de detecção único, demorado e destrutivo, esses métodos de detecção são difíceis para ser aplicado na detecção industrial do teor de açúcar e dureza da fruta. Portanto, é de grande importância desenvolver um método não destrutivo e eficiente para detectar o teor de açúcar e dureza do mirtilo com base na qualidade interna.
Ao longo da pesquisa nacional e estrangeira sobre teor de açúcar de frutas e detecção de dureza, pode-se ver que o uso do método de seleção de comprimento de onda característico pode efetivamente reduzir a dimensão dos dados de imagem hiperespectral, reduzir a redundância de dados espectrais, melhorar o desempenho da calibração e a eficiência da detecção do modelo, e obter bons resultados de previsão.Isso mostra que esses métodos de seleção de comprimento de onda característicos podem ser benéficos para realizar a detecção de frutas online.No entanto, esses estudos visam principalmente a detecção de indicadores únicos, e modelos múltiplos precisam ser estabelecidos para detectar indicadores múltiplos de frutas, o que aumenta a complexidade do processamento de dados.Portanto, é necessário estabelecer um modelo de detecção multi-índice para economizar tempo e melhorar a eficiência da detecção online.Neste estudo, a tecnologia de imagem hiperespectral foi usada para propor um método de seleção de comprimento de onda em vários estágios para detectar o teor de açúcar e a dureza de mirtilos em imagens hiperespectrais.Métodos de seleção de comprimento de onda de características, como algoritmo de projeção contínua ou regressão linear múltipla passo a passo, foram usados sucessivamente para selecionar os comprimentos de onda de características que poderiam refletir o teor de açúcar e a dureza dos mirtilos, e o modelo de rede neural BP foi usado como modelo de detecção.O teor de açúcar e a dureza do mirtilo foram previstos para realizar testes rápidos e não destrutivos da qualidade interna do mirtilo e fornecer base teórica para a construção de testes de qualidade online do mirtilo.