In questo studio è stata applicata una fotocamera iperspettrale da 900-1700 nm e FS-15, il prodotto di Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., potrebbe essere utilizzato per la ricerca correlata.La fotocamera iperspettrale nel vicino infrarosso a onde corte, la velocità di acquisizione dell'intero spettro fino a 200FPS, è ampiamente utilizzata nell'identificazione della composizione, identificazione della sostanza, visione artificiale, qualità dei prodotti agricoli, rilevamento dello schermo e altri campi.
Il pomodoro è un raccolto di bacche dal sapore unico e ricco di una varietà di sostanze nutritive, tra cui glutatione, vitamine, licopene, beta-carotene e altri ingredienti bioattivi, e ha un alto valore nutritivo.Con il rapido sviluppo dell'economia globale, la domanda di pomodori e prodotti per la trasformazione del pomodoro nel mercato dei consumatori è in aumento.Il pomodoro è diventato anche una delle colture orticole e frutticole più coltivate e consumate al mondo.Inoltre, con il miglioramento generale del tenore di vita delle persone, la qualità interna, la qualità dell'aspetto, la qualità di conservazione e trasporto e l'eccellente sapore e gusto dei pomodori sono diventati sempre più importanti per i consumatori e anche l'industria cinese del pomodoro sta affrontando nuove sfide e opportunità .Secondo l'indagine, la maturità e la qualità di conservazione dei pomodori sono molto importanti per l'industria del pomodoro, e la qualità interna dei pomodorini, così come l'eccellente sapore e gusto, sono più preoccupati dai consumatori.Sulla base dello sviluppo e dell'applicazione di big data, la semina automatica, la raccolta meccanizzata e la classificazione intelligente dei pomodori vengono realizzate per ottenere una maggiore produzione ed efficienza dei pomodori.Al momento, ci sono state alcune ricerche sul rilevamento della qualità del pomodoro basate sullo spettro in patria e all'estero, ma nei modelli di rilevamento della qualità del pomodoro esistenti, l'estrazione di informazioni spettrali efficaci è ancora una difficoltà di ricerca e il rilevamento della qualità interna del pomodoro attraverso un'appropriata resta da studiare metodi di controllo non distruttivi.
Nello studio del rilevamento non distruttivo del contenuto solido solubile dei pomodorini basato sulla tecnologia di imaging iperspettrale, sono stati selezionati 191 pomodorini come oggetti di ricerca, sono stati raccolti dati di immagini iperspettrali nell'intervallo 865,11 ~ 1711,71 nm e la regione di interesse di L'immagine iperspettrale dei pomodorini è stata segmentata dall'algoritmo K-means.Lo spettro medio di questa regione è stato estratto come dati spettrali originali del pomodoro ciliegino.MA e MSC sono stati utilizzati per preelaborare i dati spettrali originali e i campioni di pomodorini sono stati divisi in set di addestramento e set di test basati sull'algoritmo KS.Al fine di migliorare l'efficacia delle informazioni contenute nella banda caratteristica, l'algoritmo SPA e l'algoritmo PCA sono stati combinati per eseguire l'analisi delle componenti principali sui dati spettrali, e quindi confrontati con gli algoritmi PCA e miRF, un modello di rilevamento SSC basato su PLSR di cherry tomato è stato stabilito e il modello è stato verificato dai dati del set di test.I risultati mostrano che l'accuratezza del rilevamento del modello basato sulla componente principale estratta da SPA-PCA è ovviamente ottimizzata.Dai risultati di rilevamento dei modelli, tra i tre modelli, il modello SPA-PCA-PLSR ha il miglior effetto di rilevamento, R, 0,9039.L'effetto di rilevamento del modello miRF-PLSR è stato il secondo, RF era 0,8878.L'effetto di adattamento del modello PCA-PLSR è il peggiore.