基于智能驱动模式的柚果品质无损检测装置

目前农产品无损检测方法单一,导致分拣分级精度不高,亟须提升批量动态检测精度。针对梅州蜜柚检测,采用光谱检测、机器视觉、动态称重和人机交互等技术,设计了一款智能驱动无损动态检测装置。阐述了装置关键结构参数与选型、搭建方法与工作原理,并开展了性能测试。测试分析结果表明,该装置可采集和融合柚果特征波长、图像特征、和动态质量等多特征信息,并自主完成多源异质信息融合,通过柚果内部品质深层解析模型——广义神经网络模型,再经样本训练、规则判别、算法寻优和深度学习,快速完成内部品质指标的精确预测和验证。说明所设计的智能驱动无损动态装置可以快速、高效和准确地完成柚果品质检测,满足性能需求。