【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及蜜柚檢測，尤其涉及一種蜜柚枯水病檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質。
技術介紹
1、柚子是中國的傳統水果，為蕓香科柑橘類水果，果實多為圓球形和梨形，營養價值較高。枯水是柑橘類果實成熟之后和采后貯藏期常見的一種生理性病害，表現為果肉汁胞出現不規則膨大、纖維化、木栓化、失水變硬、干枯，顏色變淡，果肉出汁率下降，口感干燥無味，嚴重影響果實的商品性。柑橘類水果的汁胞粒化通常與汁液囊泡中的次生壁形成和細胞壁增厚有關。收獲時間也對果實內部品質有重要影響，收獲時間較晚可能會加重蜜柚的汁胞粒化程度。由于造成枯水的原因比較復雜，所以目前對蜜柚枯水的相關研究比較有限。傳統的蜜柚枯水定性判別主要是人工篩查，但需要豐富經驗且存在較大的誤判率。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種蜜柚枯水病檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，用以解決現有技術中傳統的蜜柚枯水定性判別依靠人工篩查，成本高的缺陷。
2、本專利技術提供一種蜜柚枯水病檢測方法，包括：
3、獲取蜜柚的光譜數據；
4、從所述光譜數據中提取特征波長；
5、將所述特征波長輸入蜜柚枯水定性判別模型中，得到所述蜜柚枯水定性判別模型輸出的判別結果。
6、根據本專利技術提供的一種蜜柚枯水病檢測方法，所述獲取蜜柚的光譜數據具體包括：
7、獲取蜜柚旋轉至不同位置時的多組原始光譜數據；
8、以多組所述原始光譜數據的平均值作為所述蜜柚的光譜數據。
9、根據本專利技
10、對所述光譜數據進行預處理，從預處理后的所述光譜數據中提取所述特征波長。
11、根據本專利技術提供的一種蜜柚枯水病檢測方法，采用卷積平滑法對所述光譜數據進行預處理。
12、根據本專利技術提供的一種蜜柚枯水病檢測方法，所述從所述光譜數據中提取特征波長中具體包括：
13、采用穩定性競爭自適應重加權采樣法從所述光譜數據中提取特征波長。
14、根據本專利技術提供的一種蜜柚枯水病檢測方法，所述蜜柚枯水定性判別模型基于枯水蜜柚樣本、健康蜜柚樣本、所述枯水蜜柚樣本的特征波長樣本和所述健康蜜柚樣本的特征波長樣本，采用偏最小二乘判別分析法構建得到的。
15、根據本專利技術提供的一種蜜柚枯水病檢測方法，在采用偏最小二乘判別分析法構建所述蜜柚枯水定性判別模型之前，先剔除所述枯水蜜柚樣本和所述健康蜜柚樣本中的異常樣本。
16、本專利技術還提供蜜柚枯水病檢測裝置，包括：
17、獲取單元，用于獲取蜜柚的光譜數據；
18、提取單元，用于從所述光譜數據中提取特征波長；
19、判別單元，用于將所述特征波長輸入蜜柚枯水定性判別模型中，得到所述蜜柚枯水定性判別模型輸出的判別結果。
20、本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如上述任一種所述的蜜柚枯水病檢測方法的步驟。
21、本專利技術還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述的蜜柚枯水病檢測方法的步驟。
22、本專利技術提供的蜜柚枯水病檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，從蜜柚的光譜數據中提取特征波長，將特征波長輸入蜜柚枯水定性判別模型即可判別蜜柚是否有枯水病，整個檢測過程無需破壞蜜柚，相比于人工篩查能夠有效降低人力物力。
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1.一種蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述獲取蜜柚的光譜數據具體包括：
3.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述從所述光譜數據中提取特征波長具體包括：
4.根據權利要求3所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，采用卷積平滑法對所述光譜數據進行預處理。
5.根據權利要求1或3所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述從所述光譜數據中提取特征波長中具體包括：
6.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述蜜柚枯水定性判別模型基于枯水蜜柚樣本、健康蜜柚樣本、所述枯水蜜柚樣本的特征波長樣本和所述健康蜜柚樣本的特征波長樣本，采用偏最小二乘判別分析法構建得到的。
7.根據權利要求6所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，在采用偏最小二乘判別分析法構建所述蜜柚枯水定性判別模型之前，先剔除所述枯水蜜柚樣本和所述健康蜜柚樣本中的異常樣本。
8.一種蜜柚枯水病檢測裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的蜜柚枯水病檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述獲取蜜柚的光譜數據具體包括：
3.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述從所述光譜數據中提取特征波長具體包括：
4.根據權利要求3所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，采用卷積平滑法對所述光譜數據進行預處理。
5.根據權利要求1或3所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述從所述光譜數據中提取特征波長中具體包括：
6.根據權利要求1所述的蜜柚枯水病檢測方法，其特征在于，所述蜜柚枯水定性判別模型基于枯水蜜柚樣本、健康蜜柚樣本、所述枯水蜜柚樣本的特征波長樣本和所述健康蜜柚樣...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃文倩，陳俊杰，王慶艷，王子寒，
申請(專利權)人：北京市農林科學院智能裝備技術研究中心，
類型：發明
國別省市：
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