[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在审
| 申请号： | 201810229877.6 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108872091A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 桂江生;顾敏;吴子娴 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01N21/359;G01N21/3563 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨天娇 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高光谱成像的蔬菜农药残留浓度的检测方法，首先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；然后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，并将各个样本组的平均光谱作为本样本组的标准光谱，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；最后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，对蔬菜中农药残留进行预测。本发明的检测方法，具有无损坏、无污染、自动化、快速高效等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 平均光谱 样本组 蔬菜农药残留 高光谱成像 灰度图像 光谱 制备 检测 计算感兴趣区域 多元散射校正 卷积神经网络 高光谱图像 光谱反射率 归一化处理 标准光谱 二维矩阵 农药残留 数据灰度 校正处理 像素 喷洒 校正 自动化 采集 保存 农药 转换 预测 | ||
【主权项】：
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。
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