本发明属于果蔬检测技术领域，涉及一种融合糖度和霉心病光谱信息的果蔬无损检测方法，包括：分别采集糖度和霉心病光谱数据；对光谱数据标注标签，构建数据集；设置以数据集作为输入的双模态神经网络回归模型；采用训练集训练双模态神经网络回归模型，并优化，得到训练好的双模态神经网络回归模型；利用训练好的双模态神经网络回归模型对苹果是否存在霉心病和苹果的糖度值进行预测。本申请实现同时检测糖度和霉心病的功能，与单一检测糖度或霉心病的其他方法比较，利用了更多的光谱信息，能够得到更准确的预测结果；只需一次检测，即可同时得到糖度和霉心病的信息，有利于简化检测流程。
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“融合糖度和霉心病光谱信息的果蔬无损检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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