| 利用机器学习检测人工成熟芒果的无损技术 |
| IN202141028306 2021-6-24 发明申请 |
| 2021-7-9 |
| 本发明是一种使用VIS-NIR光谱仪技术，在400-800nm光谱范围内使用机器学习技术检测人工成熟芒果(使用有害化学物质成熟)的新技术。 该装置由STS-VIS-L-50-400光谱仪，光缆和卤钨源组成，STS-VIS-L-50-400光谱仪设有双向比色皿固定器，光缆和卤钨源提供360-2000nm的光谱范围。 该设置用于从输入捕获所需的光谱数据。 在该方法中，借助于由光谱库支持的光谱特征来分类不同的化学组成。 使用这种具有不同类型输入(芒果)的设置来开发光谱库。 该系统使用与化学计量学技术耦合的紫外和可见光谱仪。 这是一种消除输入损耗的无损技术。 这种设置也不需要昂贵的实验室设置和使用经过训练的人力资源。 一般人可以在没有任何先验知识的情况下简单地使用该设备。 这也导致样本的精确分割和分类。 这些优点使得系统用户友好，并且可以在任何农产品收集点或销售点实现。 可以实现。 该工作的结果允许得出结论：所开发的系统能够以87.5%的预测精度监测和确定人工成熟的芒果(使用有害化学物质)。 |
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