本发明公开了一种基于高光谱图像的青梅糖酸度预测方法，包括以下步骤：采集青梅样品高光谱图像，对其进行反射率校准；获取每个青梅样品的平均光谱反射率；利用传统的理化检测方式采集青梅样品的SSC和pH结果，作为预测模型训练时的参考值；基于深度学习技术，设计多层网络结构的DSAE‑SPA‑PLSR预测模型，预测青梅的糖度值和酸度值；对青梅糖度值预测结果和酸度值预测结果进行可视化表示。本发明基于深度学习技术，提出一种深度学习模型，提高了青梅糖度值和酸度值的预测精度，实现了青梅成分的无损检测，检测效率高。同时该方法可以推广至其他林果无损检测中，拥有较大的应用前景。
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来源：北方有色网
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