本发明提供了一种基于机器学习的苹果糖度无损检测方法，建立以洛伦兹拟合光谱图像散射分布为基础，利用机器学习中岭回归方法进行预测的模型。采用双边滤波方法对手机拍摄得到的光谱图像进行处理，从而得到干扰较少且特征信息更为显著的光谱。利用光斑中心点定位算法，不断迭代以确定光谱图像最亮点坐标，之后进行数据拟合。拟合得到洛伦兹系数，用于岭回归模型构建，并利用部分苹果数据对模型进行校正，并验证。最终得到的模型更为稳定和准确，可用于苹果糖度无损检测。本发明不但能够使用最为常用的设备—手机进行检测，而且对苹果的外部以及内部都可进行无损检测，同时能够进行校正，提高了检测的准确性和效率。
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来源：北方有色网
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