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申请/专利权人：广东省农业科学院设施农业研究所

摘要：本发明属于荔枝果实检测技术领域，本发明公开了一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法和系统，包括：将待测样品置于传送带上；基于可见近红外光、X成像技术获取置于所述传送带上所述待测样品的样本信息；其中，所述可见近红外光获取荔枝内部品质特征；所述X成像技术获取荔枝内部密度变化特征；根据预设的基于PLSR和支持向量机的数据处理和分析方法对所述样本信息进行分析，得到所述待测样品有虫和无虫的分类结果。本发明采用可见近红外透射光谱和X射线成像特征融合结合PLSR对荔枝有虫果和无虫果测试集的检测正确率提高至92.92％，结合支持向量回归对测试集的分类模型正确率为94.44％。

主权项：1.一种荔枝果实蒂蛀虫无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将待测样品置于传送带上；基于可见近红外光、X成像技术获取置于所述传送带上所述待测样品的样本信息；其中，所述可见近红外光获取荔枝内部品质特征；所述X成像技术获取荔枝内部密度变化特征；根据预设的基于PLSR和支持向量机的数据处理和分析方法对所述样本信息进行分析，得到所述待测样品有虫和无虫的分类结果；所述基于PLSR和支持向量机的数据处理和分析方法为：先采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合；然后采用PCA初步判断所述待测样品有虫与无虫的分类效果，由第一和第二主成分构成的样本散点图表示；最后对特征提取后的光谱数据，采用PLSR分训练集与测试集进行进一步建模判别，无虫和有虫荔枝样品分别设定为0和1，其中PLSR检测效果受降维后特征个数的选取影响大，结果输出为小数，通常用预测值与实际值之间的决定系数R2，以及均方根误差表示；采用SVR分训练集和测试集建立预测模型，无虫果有虫果分别设定为0和1进行预测；并将PLSR与SVR结果输出进行四舍五入取整，小于等于0输出为无虫，大于等于1为有虫；采用连续投影法从全光谱中进行有效波长的选取，并融合，具体包括：提取对分类、预测效果最佳的荔枝样品的X射线透射图像果梗、果核和果肉处的平均灰度值，与经过连续投影法提取的可见近红外透射光谱特征波段，把两种检测方法中对区分效果影响最大的数据融合构成多源信息综合分析。

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