[发明专利]一种基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法

权利要求书

1.一种基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，其特征在于，所述基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，包括：

在蔬菜上喷洒农药并历时18小时至28小时后采摘，制备出喷洒了不同浓度农药的蔬菜样本；

对制备的蔬菜样本进行高光谱图像采集，并进行黑白校正；

提取样本高光谱图像的感兴趣区域，计算感兴趣区域中所有像素的光谱反射率作为每个样本的平均光谱；

根据每个样本的平均光谱计算各个样本组的平均光谱，将各个样本组的平均光谱作为各自样本组的标准光谱，对样本组中的每个样本的光谱进行多元散射校正处理，并对校正处理后的光谱进行归一化处理，转换成二维矩阵后保存为灰度图像；

以各样本的灰度图像建立基于数据灰度图的卷积神经网络模型，采用建立的卷积神经网络模型对蔬菜中农药残留进行预测。

2.如权利要求1所述的所述的基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，其特征在于，所述对制备的蔬菜样本进行高光谱图像采集，并进行黑白校正，采用如下公式：

其中：R_ci是校正后数据，S_ci是原始样本数据，W_ci是白板数据，D_ci是暗背景数据。

3.如权利要求1所述的基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，其特征在于，所述对校正处理后的光谱进行归一化处理，归一化处理公式为：

其中，x_max为光谱数据x_i中最大值，x_min为光谱数据x_i中最小值，得到归一化后的光谱数据为x_i,NORM＝(x_1,NORM,x_2,NORM,…,x_n-1,NORM,x_n,NORM)，n为样本光谱数据x_i中波长的数量，x_i为样本i的光谱数据。

4.如权利要求1所述的基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，其特征在于，所述转换成二维矩阵后保存为灰度图像，包括：

将归一化后的光谱数据使用reshape()函数转换成二维转置矩阵；

再使用imwrite()函数将数据保存为灰度图。