[发明专利]冬枣自动分选方法和装置

说明书

本发明提供了一种冬枣自动分选方法和装置，其中，方法包括：依次采集按照预设速度传送的每一冬枣的指定特征波段光谱漫反射数据信息；按照预先构建的冬枣品质预测模型，根据光谱漫反射数据信息，计算出品质预测理化指标；比较品质预测理化指标与预设品质标准理化指标，确定冬枣品质级别。通过本发明的技术方案，实现了对冬枣的精细化分选，一方面，减少了损伤冬枣混入长途运输的包装箱中，导致整箱冬枣大面积损伤，另一方面，实现了针对不同需求的消费者的分类销售，有利于提升冬枣的整体销售价值。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，具体而言，涉及一种冬枣自动分选方法和一种冬枣自动分选装置。

背景技术

随着精准农业的发展和农业现代化进程的推进，农副产品的商品化已成为增加农民收入、促进国民经济增长的重要趋势。冬枣品质分选作为冬枣产业链的第一环，是实现冬枣商品化和提高商品质量的重要手段和关键环节。

相关技术中，仅仅对冬枣的大小进行分选，或者通过人工进行外观方面的分选，一方面，难以实现对冬枣的精确分选归类，另一方面，冬枣在采摘、储藏、包装、运输等环节中因碰撞、挤压、摔伤等因素所造成的轻微损伤在短时间内仅仅凭借肉眼观察冬枣的外观变化是难以分辨的，容易因微小损伤的冬枣而导致整箱冬枣大面积损伤。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提供一种冬枣自动分选方法。

本发明的另一个目的在于提供一种冬枣自动分选装置。

为了实现上述目的，本发明的第一方面的技术方案提供了一种冬枣自动分选方法，包括：依次采集按照预设速度传送的每一冬枣的指定特征波段光谱漫反射数据信息；按照预先构建的冬枣品质预测模型，根据光谱漫反射数据信息，计算出品质预测理化指标；比较品质预测理化指标与预设品质标准理化指标，确定冬枣品质级别。

在该技术方案中，通过依次采集按照预设速度传送的每一冬枣的指定特征波段光谱漫反射数据信息，为冬枣品质级别的确定提供了数据支持，具体可以采用漫反射方式测试样本，光谱采集探头与光源设置于样本同侧，在检测过程中，光线照射在被侧样本表面，经过光线的透射、折射与反射过程，部分包含有样本理化指标信息的光线被检测器采集获取，也即实现了指定特征波段光谱漫反射数据信息获取，通过按照预先构建的冬枣品质预测模型，根据光谱漫反射数据信息，计算出品质预测理化指标，实现了对每一冬枣进行品质预测，有利于实现冬枣品质级别的确定，通过比较品质预测理化指标与预设品质标准理化指标，确定冬枣品质级别，实现了对冬枣品质级别的确定，有利于根据冬枣品质级别进行分选，实现了对冬枣按品质销售。

具体地，冬枣的可溶性固形物含量是影响冬枣口感的重要因素，而且可溶性固形物含量的高、中、低不同，对指定特征波段光谱的反射率不同，从而可以预先构建冬枣品质预测模型，然后将采集到的光谱漫反射数据信息代入计算出品质预测理化指标。

需要说明的是，用数字式折光仪测量冬枣样本的可溶性固形物含量，分为高、中、低三个梯度，并进行标记，其中一部分作为样本集，一部分作为训练集，采集指定特征波段光谱漫反射数据信息，反复训练构建形成冬枣品质预测模型。

在上述技术方案中，优选地，还包括：按照预先构建的损伤判别模型，根据光谱漫反射数据信息，计算出损伤预测理化指标；比较损伤预测理化指标与预设损伤标准理化指标，确定冬枣是否损伤。

在该技术方案中，通过按照预先构建的损伤判别模型，根据光谱漫反射数据信息，计算出损伤预测理化指标，为确定冬枣是否损伤提供了数据依据，有利于分选出受到微小损伤的冬枣，将此类冬枣就近销售，减少在长途运输中，因有微小损伤的冬枣而导致整箱冬枣大面积损伤，提升了冬枣的质量，有利于冬枣商品化。