标题：基于可见/近红外光谱的柑橘糖度无损检测
作者：陈姿伊 李晨曦 张浩然 张恒 刘书朋
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：卷积神经网络；柑橘糖度无损检测；光谱数据集
摘要：传统的柑橘糖度检测方法往往依赖于人工采样和化学分析，不仅效率低下，而且对检测样本具有破坏性。为解决这一问题，提出了一种基于红外光谱和卷积神经网络（CNN）算法的柑橘糖度无损检测方法，该方法采用可见/近红外光谱仪获取柑橘表皮的吸收光谱，并构建基于CNN的智能算法模型，对光谱数据进行分析，预测糖度值。经自建数据集及柑橘实物样本的验证，模型表现出优异的性能。