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申请/专利权人：沈阳农业大学

摘要：本发明提供了一种水果品质无损检测方法及系统，由左右对称摄像头拍摄竖放的水果得到两张水果图片，并拼接为一张水果图像；获取不同角度的近红外光源照射水果后得到的近红外光谱数据，得到近红外光谱离散数据；将水果图像和近红外光谱离散数据进行特征融合，然后输入到第一编码器中得到第一编码结果；将每个近红外光源对应的所述离散数据对应的归一化后的向量作为一个Token输入到第二编码器中；将第一编码器输出的分类向量CLS和第二编码器的分类向量CLS作为MLP层的输入，将MLP层的输出作为水果品质的结果。本发明在利用近红外光谱对水果品质进行无损检测中有效避免了由于果皮颜色、果实大小等外在因素的影响，提高了检测的准确度。

主权项：1.一种水果品质无损检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：左右对称摄像头拍摄竖放的水果得到两张水果图片，将所述两张水果图片拼接为一张水果图像；获取不同角度的近红外光源照射水果后得到的近红外光谱数据，对近红外光谱数据进行平滑处理后，抽取得到每个光源对应的近红外光谱离散数据；将所述水果图像和所述近红外光谱离散数据进行特征融合，并将融合结果输入到第一编码器中得到第一编码结果；所述第一编码器包括至少两个Transformer编码层；将每个近红外光源对应的所述离散数据对应的归一化后的向量作为一个Token输入到第二编码器中；所述第二编码器包括至少两个Transformer编码层；所述第一编码器和所述第二编码器的Transformer编码层个数相同且一一对应，并且所述第一编码器的Transformer编码层和对应的第二编码器的Transformer编码层进行特征融合；将第一编码器输出的分类向量CLS和第二编码器的分类向量CLS作为MLP层的输入，将MLP层的输出作为水果品质的结果；所述将所述水果图像和所述近红外光谱离散数据进行特征融合，具体为：将每个近红外光源对应的所述离散数据组成一个1×M的向量，将所有近红外光源对应的向量拼接成N×M的矩阵，对所述矩阵进行双线性插值得到M×M的矩阵；对所述水果图像进行上采样或者下采样后转换为大小为M×M的图像，将所述矩阵和所述图像进行特征融合；其中N表示不同角度的近红外光源个数，M表示所述离散数据的个数；所述第一编码器的Transformer编码层和对应的第二编码器的Transformer编码层进行特征融合，具体为：将第一编码器的第一个Transformer编码层输出的分类向量CLS1和第二编码的第一个Transformer编码器输出的分类向量CLS2平均后得到新分类向量CLS3替换CLS1、CLS2。

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百度查询： 沈阳农业大学 一种水果品质无损检测方法及系统