Dans cette étude, une caméra hyperspectrale de 400 à 1000 nm a été appliquée et FS13, un produit de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., pourrait être utilisé pour des recherches connexes.La gamme spectrale est de 400 à 1000 nm, la résolution de longueur d'onde est meilleure que 2,5 nm et jusqu'à 1200 canaux spectraux peuvent être atteints.La vitesse d'acquisition peut atteindre 128FPS dans le spectre complet, et le maximum après la sélection de bande est de 3300Hz (prise en charge de la sélection de bande multi-région).
Les myrtilles, également appelées myrtilles, fruits bleu foncé, baies, également appelées baies bleues, sont l'une des petites baies émergentes en Chine.En raison de sa santé et de sa valeur nutritionnelle uniques, il contient de nombreux nutriments nécessaires au corps humain, d'excellentes propriétés de traitement, etc., et a fait l'objet d'une attention particulière." La qualité interne des myrtilles a un grand impact sur le goût des myrtilles est également l'un des indicateurs importants pour évaluer la qualité des myrtilles.La méthode de test traditionnelle utilise généralement un appareil de mesure pour détecter la teneur en sucre et la dureté de la myrtille.En raison de l'indice de détection unique, long et destructeur, ces méthodes de détection sont difficiles à appliquer à la détection industrielle de la teneur en sucre et de la dureté des fruits.Par conséquent, il est très important de développer une méthode non destructive et efficace pour détecter la teneur en sucre et la dureté des myrtilles sur la base de la qualité interne.
Tout au long de la recherche nationale et étrangère sur la teneur en sucre des fruits et la détection de la dureté, on peut voir que l'utilisation de la méthode de sélection de longueur d'onde caractéristique peut réduire efficacement la dimension des données d'image hyperspectrales, réduire la redondance des données spectrales, améliorer les performances d'étalonnage et l'efficacité de détection du modèle et obtenir de bons résultats de prédiction.Il montre que ces méthodes de sélection de longueur d'onde caractéristique peuvent être bénéfiques pour réaliser une détection de fruits en ligne.Cependant, ces études visent principalement la détection d'indicateurs uniques, et plusieurs modèles doivent être établis pour détecter plusieurs indicateurs de fruits, ce qui augmente la complexité du traitement des données.Par conséquent, il est nécessaire d'établir un modèle de détection multi-index pour gagner du temps et améliorer l'efficacité de la détection en ligne.Dans cette étude, la technologie d'imagerie hyperspectrale a été utilisée pour proposer une méthode de sélection de longueur d'onde caractéristique en plusieurs étapes pour détecter à la fois la teneur en sucre et la dureté des myrtilles dans les images hyperspectrales.Des méthodes de sélection de longueur d'onde caractéristique telles que l'algorithme de projection continue ou la régression linéaire multiple pas à pas ont été utilisées successivement pour sélectionner les longueurs d'onde caractéristiques qui pourraient refléter à la fois la teneur en sucre et la dureté des myrtilles, et le modèle de réseau neuronal BP a été utilisé comme modèle de détection.La teneur en sucre et la dureté de la myrtille ont été prédites afin de réaliser des tests rapides et non destructifs de la qualité interne de la myrtille et de fournir une base théorique pour la construction de tests de qualité en ligne de la myrtille.