多元融合型芒果成熟度检测方法、装置、设备及存储介质

本技术涉及水果成熟度评价的，尤其涉及多元融合型芒果成熟度检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，国内外的人们对水果的品质都越来越在意，高品质的水果往往更能收到人们的喜爱，针对水果品质检测的方法也在逐步发展。

2、传统的芒果成熟度检测主要依赖人工感官评价，如观察外形、色泽、闻香味以及敲击听声音等，这种方法存在较大的主观性和不确定性，容易导致检测结果的误差，而在芒果采摘、包装、储存等作业环节中，需要快速、准确地完成成熟度检测，但现有的检测装置在灵活性和便捷性方面可能还存在不足，难以满足实际生产的需求。

3、因此，如何提高芒果成熟度检测的效率，是目前亟待解决的问题。

4、上述内容仅用于辅助理解本技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种多元融合型芒果成熟度检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高芒果成熟度检测的效率的技术问题。

2、为实现上述目的，本技术提出一种多元融合型芒果成熟度检测方法，所述方法应用于一种多元融合型芒果成熟度检测设备，其特征在于，所述设备包括：上位机、弧形输送带、带有凹槽的链板、采集罩、高速相机、柔性推杆、带有若干气敏传感器的圆柱体气室以及针型探头，所述的方法包括：

3、获取第一气体浓度矩阵，其中，所述第一气体浓度数据矩阵的列与每种气敏传感器采集芒果气体所包含的一种成分的浓度数据一一对应；

4、基于最优数据分析策略处理所述第一气体浓度矩阵，得到第二气体浓度数据矩阵；

5、根据所述第二气体浓度数据矩阵的按列划分为多个第三个数组，其中，每种气敏传感器对应一个第三数组；

6、计算各所述第三数组的相关系数和变异系数，删除所述相关系数不属于预设相关系数区间和所述变异系数不属于预设变异系数区间的所述第三数组；

7、融合剩余的各所述第三数组，得到气敏数据；

8、获取不同时期的芒果图像，筛选最优的模型和优化器的组合，基于所述芒果图像和所述组合得到图像数据；

9、将所述气敏数据和所述图像数据输入至预设芒果成熟度综合检测模型，得到第一成熟度；

10、获取芒果的物理特性，基于所述物理特性，得到第二成熟度；

11、基于所述第二成熟度，验证所述第一成熟度。

12、在一实施例中，所述获取第一气体浓度矩阵，包括：

13、通过多个气敏传感器采集电压变化，其中，所述电压变化由芒果气体所包含的成分的浓度变化引起的；

14、将各所述电压变化转变为数字信号，得到多个第一数组；

15、取各所述第一数组中连续固定数量元素的平均值，对所述平均值进行标准化处理，得到多个第二数组；

16、将所述多个第二数组作为第一气体浓度数据矩阵，其中，所述第一气体浓度数据矩阵的列与第二数组一一对应。

17、在一实施例中，所述基于最优数据分析策略处理所述第一气体浓度矩阵，得到第二气体浓度数据矩阵，包括：

18、获取多个数据分析策略；

19、采用所述数据分析策略分别处理所述第一气体浓度数据矩阵，确定所述气体的固定数量的主成分；

20、计算所述各所述主成分的方差贡献率，得到所述方差贡献率的总和；

21、基于所述总和确定最优数据分析策略；

22、根据所述最优数据分析策略处理所述第一气体浓度数据矩阵划分成熟度标准值，其中，所述成熟度包括未熟，部分成熟，成熟；

23、将所述最优数据分析策略处理后的所述第一气体浓度数据矩阵作为第二气体浓度数据矩阵。

24、在一实施例中，所述计算各所述第三数组的相关系数和变异系数，删除所述相关系数不属于预设相关系数区间和所述变异系数不属于预设变异系数区间的所述第三数组，包括：

25、计算各所述第三数组的元素的多个第一平均值和所述成熟度标准值的第二平均值；

26、根据各所述第三数组、各所述第一平均值和第二平均值，得到多个相关系数；

27、若所述相关系数不属于预设相关系数区间，则去除所述相关系数对应的所述第三数组；

28、计算各所述第三数组的多个样本标准差；

29、根据对应的各所述第一平均值和各所述样本标准差，得到多个变异系数；

30、若所述变异系数不属于预设变异系数区间，则去除所述变异系数对应的所述第三数组。

31、在一实施例中，所述获取不同时期的芒果图像，筛选最优的模型和优化器的组合，基于所述芒果图像和所述组合得到图像数据，包括：

32、获取不同时期的芒果图像；

33、对所述芒果图像进行预处理，并对芒果图像进行标注，得到数据集；

34、将所述数据集分为训练集和验证集；

35、获取多种模型和多种优化器，得到所述模型和所述优化器的不同组合；

36、根据训练集和验证集训练各所述组合，得到多个训练结果，其中，训练结果与模型和优化器的组合是一一对应的；

37、根据各所述训练结果得到对应的所述组合的准确率和损失值；

38、根据各所述准确率与损失值，确定所述优化器和所述模型的最优组合；

39、将所述最优组合的优化器优化后的模型作为最终模型；

40、将所述数据集作为所述最终模型的输入，得到图像数据。

41、在一实施例中，所述将所述气敏数据和所述图像数据输入至预设芒果成熟度综合检测模型，得到第一成熟度，包括：

42、对所述气敏数据的进行特征提取；

43、将提取后的所述特征组合，得到第一特征向量；

44、统计所述图像数据中每种颜色对应的数据个数，得到多个颜色特征；

45、提取所述图像数据的几何特征；

46、根据所述颜色特征和所述几何特征，得到第二特征向量；

47、拼接所述第一特征向量和所述第二特征向量，得到第三特征向量；

48、将所述第三特征向量作为预设芒果成熟度综合检测模型的输入，得到第一成熟度。

49、在一实施例中，所述获取芒果的物理特性，基于所述物理特性，得到第二成熟度，包括：

50、获取芒果区域样本，其中，所述区域包括芒果的头部、中部和尾部；

51、基于所述芒果区域样本得到物理特性，其中，所述物理特性包括芒果果皮的强度、硬度和韧性；

52、基于所述物理特性进行相关性分析，得到所述物理特性相关系数；

53、设置所述物理特性权重；

54、基于所述权重和所述相关系数，计算加权得分，根据加权得分得到第二成熟度，计算公式如下：

55、加权得分＝硬度相关系数×w1+强度相关系数×w2+韧性相关系数×w3

56、其中，所述物理特性相关系数包括硬度相关系数、强度相关系数和韧性相关系数，w1表示硬度权重，w2表示强度权重，w3表示韧性权重，且满足w1+w2+w3＝1。

57、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种多元融合型芒果成熟度检测装置，其特征在于，所述装置包括：

58、获取模块，获取第一气体浓度矩阵，其中，所述第一气体浓度数据矩阵的列与每种气敏传感器采集芒果气体所包含的一种成分的浓度数据一一对应；

59、预处理模块，用于基于最优数据分析策略处理所述第一气体浓度矩阵，得到第二气体浓度数据矩阵；根据所述第二气体浓度数据矩阵的按列划分为多个第三个数组，其中，每种气敏传感器对应一个第三数组；

60、筛选模块，用于计算各所述第三数组的相关系数和变异系数，删除所述相关系数不属于预设相关系数区间和所述变异系数不属于预设变异系数区间的所述第三数组；

61、融合模块，用于融合剩余的各所述第三数组，得到气敏数据；

62、图像识别模块，用于获取不同时期的芒果图像，筛选最优的模型和优化器的组合，基于所述芒果图像和所述组合得到图像数据；

63、输出模块，将所述气敏数据和所述图像数据输入至预设芒果成熟度综合检测模型，得到第一成熟度；获取芒果的物理特性，基于所述物理特性，得到第二成熟度；基于所述第二成熟度，验证所述第一成熟度；基于所述第二成熟度，验证所述第一成熟度。

64、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种多元融合型芒果成熟度检测设备，其特征在于，所述设备包括：上位机、弧形输送带、带有凹槽的链板、采集罩、高速相机、柔性推杆、带有若干气敏传感器的圆柱体气室以及针型探头，所述采集罩内设置有温度与湿度控制器，所述采集罩与凹槽的结合处采用动密封：

65、所述上位机，用于获取第一气体浓度矩阵，其中，所述第一气体浓度数据矩阵的列与每种气敏传感器采集芒果气体所包含的一种成分的浓度数据一一对应；

66、所述上位机，还用于基于最优数据分析策略处理所述第一气体浓度矩阵，得到第二气体浓度数据矩阵；

67、所述上位机，还用于根据所述第二气体浓度数据矩阵的按列划分为多个第三个数组，其中，每种气敏传感器对应一个第三数组；

68、所述上位机，还用于计算各所述第三数组的相关系数和变异系数，删除所述相关系数不属于预设相关系数区间和所述变异系数不属于预设变异系数区间的所述第三数组；

69、所述上位机，还用于融合剩余的各所述第三数组，得到气敏数据；

70、所述上位机，还用于获取不同时期的芒果图像，筛选最优的模型和优化器的组合，基于所述芒果图像和所述组合得到图像数据；

71、所述上位机，还用于将所述气敏数据和所述图像数据输入至预设芒果成熟度综合检测模型，得到第一成熟度；

72、所述上位机，还用于获取芒果的物理特性，基于所述物理特性，得到第二成熟度；

73、所述上位机，还用于基于所述第二成熟度，验证所述第一成熟度。

74、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的多元融合型芒果成熟度检测方法的步骤。

75、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的多元融合型芒果成熟度检测方法的步骤。

76、本技术提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：

77、本技术提供一种多元融合型芒果成熟度检测设备，其特征在于，所述设备包括：上位机、弧形输送带、带有凹槽的链板、采集罩、高速相机、柔性推杆、带有若干气敏传感器的圆柱体气室以及针型探头，所述采集罩内设置有温度与湿度控制器，所述采集罩与凹槽的结合处采用动密封，通过气敏传感器来获取检测样品呼出的几种特定气体的浓度变化数据，筛选出最优数据分析策略处理浓度变化数据，然后基于处理后的数据的相关系数和变异系数，删除不合理的数据，融合剩下的数据，得到气敏数据，获取不同时期的芒果图片，并通过最有模型处理芒果图片，得到图片数据，将所得到的气敏数据和图像数据处理后进行融合，将融合得到的数据输入到芒果成熟度综合检测中进行综合判断，此外，本发明还通过获取芒果果皮的物理特性，评估芒果成熟度。由于采用气敏传感器和图像识别技术相结合，可以让两种方法进行互相补充，得到更全面的数据分析，会拥有更高的精度，且气敏传感器和图像识别均为自动化采集过程，可以减少人工和人工操作误差，结合通过物理特性来判断芒果成熟度的方式，以此实现对芒果的成熟度综合判断，同时提高了芒果成熟度检测的效率。