为了实现番茄成熟度的自动分选,基于番茄可见-近红外波长的多特征光谱,设计一种环境光减除、双信号标记(Dual Signal Marking,DSM)的番茄分选算法.采用均值滤波、环境光减除的方法,有效消除实际干扰对信号的影响.通过研究番茄漫反射的光谱特征,DSM选用520 nm、620 nm、850 nm三种波长作为特征信息.利用TensorFlow分别建立双信号波长520 nm、620 nm的阈值函数φ(x)、γ(x).将检测信号与所设函数阈值比较,使用标记器获取合格信号占总体信号的比例,从而判断番茄的成熟度.在工厂、农田现场等环境下进行测试.实验结果表明,该算法实现了对番茄成熟度的多档判断,平均识别率大干94.0％,具有较强的抗干扰能力.
分选算法 多特征光谱 番茄