用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置的制作方法

1.本实用新型涉及图像采集设备技术领域，具体涉及一种用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置。


背景技术：

2.对于季节性蔬菜水果，如果存储或运输方式不当，将会造成重大损失，果蔬干制是调节供需、消化季节性剩余的一个有效途径。通过果蔬干燥技术，有效降低果蔬含水率，抑制果品中微生物的活动，降低酶的活性和化学反应速率，可延长果蔬干制品保存时间。
3.含水率是衡量干燥程度与干燥效果的重要指标。因此，快速、准确的测定果蔬干制品中水分含量对干燥工艺以及进一步的贮藏和销售都有着重要意义。传统测量含水率检测方法主要有直接干燥法、减压干燥法、共沸蒸馏法等。传统测量方法在可靠性与准确性方面都具有良好的表现，但是其测定流程复杂，耗时长，并且对胡萝卜片破坏性大。因此，建立一种实时监测干燥过程中的含水率的方法对判断干燥时长、提高产品质量、降低损耗方面具有重要意义。
4.近红外光谱具有对化学成分敏感的优点，果蔬干制过程中，采用近红外光谱测量含水率，可以准确检测到样品的颜色变化，但是它只能测量样品的局部区域，局部区域的信息并不能真实反映整体的水分信息。高光谱成像技术可以同时获取光谱和空间信息，为了提高高光谱图像检测的实时性，在高光谱图像质量检测中引入了多光谱图像技术，利用多光谱成像技术对果蔬含水率进行检测，基于深度学习网络建立果蔬样品图像的处理模型，利用该模型对图像的处理，快速直接的获取含水率结果，该种方法需要对果蔬干制过程中的果蔬样品切片进行图像采集，以获取模型处理对象。


技术实现要素：

5.本实用新型的目的在于提供一种用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
6.为了实现上述目的，本实用新型采取了如下技术方案：
7.本实用新型提供一种用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，包括：
8.传送机构；
9.所述传送机构的一端设有图像采集箱，所述图像采集箱位于所述传送机构的上方；
10.所述图像采集箱的内部可升降的设有图像拍摄装置，所述图像拍摄装置的下方可升降的设有环形光源；
11.所述图像采集箱的内部一侧设有红外探测传感器，所述红外探测传感器连接控制器，所述控制器连接所述传送机构的驱动装置；
12.所述控制器连接所述图像拍摄装置。
13.优选的，所述传送机构包括由驱动装置传动连接的主动轮，主动轮通过传送带连接从动轮；所述主动轮和所述从动轮分别可转动的设于传送槽的两端。
14.优选的，所述传送槽的一侧设有物料辅助定位装置，所述传送带和所述图像采集箱之间设有供物料通过的间隙。
15.优选的，所述图像采集箱的内部一侧壁上设有升降支架，所述升降支架上设有所述图像拍摄装置。
16.优选的，所述升降支架包括连接块，所述连接块连接在所述图像采集箱的侧壁上，所述连接块的下方连接有竖向承载杆，所述竖向承载杆上可滑动的设有第一滑环，所述第一滑环连接有第一连接杆，所述图像拍摄装置连接在所述第一连接杆上，所述第一滑环上设有第一拧紧旋钮。
17.优选的，所述竖向承载杆上可滑动的设有第二滑环，所述第二滑环连接有第二连接杆，所述环形光源通过喉箍连接在所述第二连接杆的一端，所述第二滑环上设有第二拧紧旋钮。
18.优选的，所述物料辅助定位装置包括：设置在所述传送槽的挡板的顶部的第三连接杆，所述第三连接杆的一端连接有推板，所述第三连接杆可沿与所述传送带的传送方向垂直的方向水平移动。
19.优选的，所述挡板的顶部设有垫块，所述垫块的一侧设有安装板，所述第三连接杆可活动的穿过所述安装板，所述安装板的一侧设有第三拧紧旋钮。
20.优选的，所述图像采集箱的一侧设有箱门。
21.优选的，图像拍摄装置为ccd相机。
22.本实用新型有益效果：可实时采集果蔬干制过程中果蔬样品的图像，传输给分析系统，来进行果蔬含水率的检测；无需人工对果蔬样品切片图像进行采集，提高了工作效率，可获取质量较高的果蔬样品切片图像，提高含水率检测的准确性。
23.本实用新型附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本实用新型的实践了解到。
附图说明
24.为了更清楚地说明本实用新型实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1为本实用新型实施例所述的用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置的立体结构图。
26.图2为本实用新型实施例所述的用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置的侧视结构图。
27.其中：1-图像采集箱；2-环形光源；3-红外探测传感器；4-图像拍摄装置；5-传送带；6-传送槽；7-间隙；8-连接块；9-竖向承载杆；10-第一滑环；11-第一连接杆；12-第一拧紧旋钮；13-第二滑环；14-第二连接杆；15-喉箍； 16-第二拧紧旋钮；17-挡板；18-第三连接杆；19-推板；20-垫块；21-安装板；22-第三拧紧旋钮；23-箱门。
具体实施方式
28.下面详细叙述本实用新型的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本实用新型，而不能解释为对本实用新型的限制。
29.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语 (包括技术术语和科学术语)具有与本实用新型所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
30.还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
31.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本实用新型的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
32.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本实用新型的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
33.在本说明书的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本实用新型的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
34.在本说明书的描述中，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
35.除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“设置”应做广义理解，例如，可以是固定相连、设置，也可以是可拆卸连接、设置，或一体地连接、设置。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
36.为便于理解本实用新型，下面结合附图以具体实施例对本实用新型作进一步解释说明，且具体实施例并不构成对本实用新型实施例的限定。
37.本领域技术人员应该理解，附图只是实施例的示意图，附图中的部件并不一定是实施本实用新型所必须的。
38.实施例1
39.基于通过深度学习神经网络，学习训练的果蔬干制过程中果蔬含水率检测模型，来用于果蔬干制过程中果蔬样品的含水率检测，需要对果蔬样品切片进行实时的图像采集。本实用新型实施例1提供了一种用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，
来实现果蔬干制过程中待检测的果蔬样品切片的图像的采集，将采集的图像传输到含水率检测系统，实现含水率结果的输出。
40.如图1至图2所述，本实施例1中，用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，主要包括如下结构：
41.传送机构；
42.所述传送机构的一端设有图像采集箱1，所述图像采集箱1位于所述传送机构的上方；
43.所述图像采集箱1的内部可升降的设有图像拍摄装置4，所述图像拍摄装置的下方可升降的设有环形光源2；
44.所述图像采集箱1的内部一侧设有红外探测传感器3，所述红外探测传感器3连接控制器，所述控制器连接所述传送机构的驱动装置；
45.所述控制器连接所述图像拍摄装置4。
46.在本实施例1中，通过传送机构将待检测的果蔬样品的切片传送至图像采集箱1内，图像采集箱1内的图像拍摄装置4对切片进行拍照，获得切片的图像。再图像采集过程中，可通过升降实现图像拍摄装置4的与样品切片间高度，环形光源2也可升降，实现环形光源2与样品切片以及图像拍摄装置4之间的距离，调节合适的采光度，调节获取的拍摄图像的质量。
47.图像拍摄过程中，驱动装置驱动传送机构对样品切片进行传送，当样品切片传送至图像采集箱1内，红外探测器传感器3检测到样品切片后，将检测信号发送给控制器，所述控制器接收到红外探测器3的检测信号后，发送控制驱动装置暂停的信号，驱动装置接收到控制信号后暂停，样品切片在图像采集箱1内不再移动，图像拍摄装置4拍摄到样品切片的图像后，控制器再控制驱动装置重新启动，传送机构将采集了图像的样品切片传送至下一工序，将下一待采集的样品切片输送至图像采集箱1内。
48.在本实施例1中，所述传送机构包括由驱动装置传动连接的主动轮(图中未示出)，主动轮通过传送带5连接从动轮(图中未示出)；所述主动轮和所述从动轮分别可转动的设于传送槽6的两端。
49.驱动装置启动后，驱动主动轮转动，主动轮转动通过传送带5带动从动轮转动，传送带5可将放置在其上的样品切片进行输送。
50.本实施例1中，驱动装置可以为伺服电机。控制器控制伺服电机的启停，从而实现传送机构的运行与停止。
51.本实施例1中，所述传送槽6的一侧设有物料辅助定位装置，通过辅助定位装置的作用，可将传送带5上的样品切片物料定位到传送带的中部，或者其他合适位置，在所述传送带5和所述图像采集箱1之间设有供物料通过的间隙 7，样品切片在传送带5的作用下，由间隙7进入图像采集箱1内。
52.本实施例1中，为了实现图像拍摄装置4的可升降，具体设置为：
53.在所述图像采集箱1的内部一侧壁上设有升降支架，所述图像拍摄装置4 设置在所述升降支架上，通过所述升降支架实现图像拍摄装置4的升降。
54.所述升降支架包括连接块8，所述连接块8连接在所述图像采集箱1的侧壁上，所述连接块8的下方连接有竖向承载杆9，所述竖向承载杆9上可滑动的设有第一滑环10，所述第
一滑环10连接有第一连接杆11，所述图像拍摄装置4连接在所述第一连接杆11上。所述第一滑环10的侧壁上设置螺纹孔，螺纹孔内螺纹连接有第一拧紧旋钮12。
55.本实施例1中，当对图像拍摄装置4的高度进行调节时，首先，旋拧第一拧紧旋钮12，使第一拧紧旋钮12的顶部不再顶紧竖向承载杆9，然后滑动第一滑环10，调节其在竖向承载杆9上的高度位置至合适的图像采集的位置，然后旋拧第一拧紧旋钮12，使其顶端顶紧竖向承载杆9的轴向端面，使图像拍摄装置4定位在该高度上。
56.为了实现环形光源2的高度可调节，在所述竖向承载杆9上可滑动的设有第二滑环13，所述第二滑环13连接有第二连接杆14，所述环形光源2通过喉箍 15连接在所述第二连接杆14的一端，所述第二滑环13的侧壁上同样设置螺纹孔，螺纹孔内螺纹连接有第二拧紧旋钮16。
57.本实施例1中，所使用的环形光源2可以为广东捷创智能装备有限公司生产的led环形无影光源。
58.本实施例1中，当对环形光源2的高度进行调节时，首先，旋拧第二拧紧旋钮16，使第二拧紧旋钮16的顶部不再顶紧竖向承载杆9，然后滑动第二滑环 13，调节其在竖向承载杆9上的高度位置至合适的采光度的位置，然后旋拧第二拧紧旋钮16，使其顶端顶紧竖向承载杆9的径向端面，使环形光源2定位在该高度上。
59.本实施例1中，所述物料辅助定位装置包括：设置在所述传送槽6的挡板 17的顶部的第三连接杆18，所述第三连接杆18的一端连接有推板19，所述第三连接杆18可沿与所述传送带5的传送方向垂直的方向水平移动。
60.如图1所示，第三连接杆18可沿与传送带5的传送方向垂直的水平方向移动，移动第三连接杆18的位置，可调节推板19与传送带5间的相对位置，当样片切片经传送带5传送至推板19的位置时，在传送带的传送过程中，可通过推板19的作用将样品切片挪至合适的位置，以使样品切片传送至图像采集箱1 内，图像拍摄装置能够拍摄到样品切片的全部样貌。
61.具体的，本实施例1中，所述挡板17的顶部设有垫块20，所述垫块20的一侧设有安装板21，所述第三连接杆18可活动的穿过所述安装板21，所述安装板21的一侧设有第三拧紧旋钮22。
62.安装板21上可设置贯穿的通孔，第三连接杆18可活动的插入通孔，安装板21的一侧设置螺纹孔，螺纹孔内螺纹连接第三拧紧旋钮22。当需要调节推板19的位置时，旋拧第三拧紧旋钮22，使其顶端不再顶紧第三连接杆18的径向端面，然后移动第三连接杆18至合适的位置，再旋拧第三拧紧旋钮22，使其顶端顶紧第三连接杆18的径向端面，从而定位推板的位置。
63.本实施例1中，所述图像采集箱1的一侧通过合页设有箱门23。在需要调节环形光源2或者图像拍摄装置4的高度，或者进行设备维修时，打开箱门 23，进行相应的操作，操作完成，关闭箱门23。从而方便了操作，便于设备维修等。
64.本实施例1中，采用的图像拍摄装置4为ccd相机。ccd是电荷耦合器件 (charge coupled device)的简称，它能够将光线变为电荷并将电荷存储及转移，也可将存储之电荷取出使电压发生变化，因此是理想的ccd相机元件，以其构成的ccd相机具有体积小、重量轻、不受磁场影响、具有抗震动和撞击之特性而被广泛应用。
65.实施例2
66.本实施例2中，提供一种用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，主要包括如下结构：
67.传送机构；所述传送机构的一端设有图像采集箱1，所述图像采集箱1位于所述传送机构的上方；所述图像采集箱1的内部可升降的设有图像拍摄装置 4，所述图像拍摄装置的下方可升降的设有环形光源2；所述图像采集箱1的内部一侧设有红外探测传感器3，所述红外探测传感器3连接控制器，所述控制器连接所述传送机构的驱动装置；所述控制器连接所述图像拍摄装置4。
68.图像拍摄过程中，驱动装置驱动传送机构对样品切片进行传送，当样品切片传送至图像采集箱1内，红外探测器传感器3检测到样品切片后，将检测信号发送给控制器，所述控制器接收到红外探测器3的检测信号后，发送控制驱动装置暂停的信号，驱动装置接收到控制信号后暂停，样品切片在图像采集箱1内不再移动，图像拍摄装置4拍摄到样品切片的图像后，控制器再控制驱动装置重新启动，传送机构将采集了图像的样品切片传送至下一工序，将下一待采集的样品切片输送至图像采集箱1内。
69.在本实施例2中，所述传送机构包括由驱动装置传动连接的主动轮(图中未示出)，主动轮通过传送带5连接从动轮(图中未示出)；所述主动轮和所述从动轮分别可转动的设于传送槽6的两端。驱动装置启动后，驱动主动轮转动，主动轮转动通过传送带5带动从动轮转动，传送带5可将放置在其上的样品切片进行输送。
70.本实施例2中，所述传送槽6的一侧设有物料辅助定位装置，通过辅助定位装置的作用，可将传送带5上的样品切片物料定位到传送带的中部，或者其他合适位置，在所述传送带5和所述图像采集箱1之间设有供物料通过的间隙 7，样品切片在传送带5的作用下，由间隙7进入图像采集箱1内。
71.本实施例2中，所述物料辅助定位装置包括：设置在所述传送槽6的挡板17的顶部的第三连接杆18，所述第三连接杆18的一端连接有推板19，所述第三连接杆18可沿与所述传送带5的传送方向垂直的方向水平移动。
72.如图1所示，第三连接杆18可沿与传送带5的传送方向垂直的水平方向移动，移动第三连接杆18的位置，可调节推板19与传送带5间的相对位置，当样片切片经传送带5传送至推板19的位置时，在传送带的传送过程中，可通过推板19的作用将样品切片挪至合适的位置，以使样品切片传送至图像采集箱1 内，图像拍摄装置能够拍摄到样品切片的全部样貌。
73.具体的，本实施例2中，所述挡板17的顶部设有垫块20，所述垫块20的一侧设有安装板21，所述第三连接杆18可活动的穿过所述安装板21，所述安装板21的一侧设有第三拧紧旋钮22。
74.本实施例2中，安装垫块20时，可在垫块和挡板17上开设对应的螺纹孔，使用螺栓将垫块20可拆卸的螺纹连接在挡板17的顶部。
75.安装板21上可设置贯穿的通孔，第三连接杆18可活动的插入通孔，安装板21的一侧设置螺纹孔，螺纹孔内螺纹连接第三拧紧旋钮22。当需要调节推板19的位置时，旋拧第三拧紧旋钮22，使其顶端不再顶紧第三连接杆18的径向端面，然后移动第三连接杆18至合适的位置，再旋拧第三拧紧旋钮22，使其顶端顶紧第三连接杆18的径向端面，从而定位推板的
位置。
76.本实施例2中，在传送槽6的两个挡板17上，可交错的设置物料辅助定位装置，如在传送槽6左侧的挡板17的最前端设置一个物料辅助定位装置，然后在右侧的挡板17上，距离第一个物料辅助定位装置一定距离后设置第二个物料辅助定位装置。
77.物料辅助定位装置的推板19的两端均为朝向挡板17的弧形，朝向均对应各自的挡板17。如，左侧的挡板17上的推板的弧形朝向为左，右侧的挡板17 上的推板19的弧形朝向为右。弧形的设置利于物料样品切片的传送，可避免推板19将样品切片推至挡板17和推板19之间的间隙内。
78.实施例3
79.本实施例3中，提出了一种基于胡萝卜视觉特征的含水率快速测定方法，利用图像中提取的灰度特征、色彩特征和形状特征，采用最小二乘法多项式拟合和grnn神经网络训练建立含水率预测模型，并进行了验证和比较。该方法中，使用实施例1或实施例2所述的用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，对待检测的胡萝卜的样品切片进行图像采集。
80.本实施例3中，为了训练预测模型，首先进行样品制备。
81.本实施例3中，使用的胡萝卜都采购自某市场，筛选出优质样本后将胡萝卜洗净去皮，切成厚度为5mm的薄片，经过进一步对胡萝卜片的筛选，共制备了280个实验样品，采用热风干燥的方式分别干燥20min、40min、60min、80min、100min、120min和140min。采集热风干燥后的胡萝卜片图像，立即采用干燥称重法参照国家标准(gb 5009.3-2016)对样本测定含水率，使用公式 (1)进行计算。其中，80％的样本用来实验推导，20％的样品用来验证实验结果。
[0082][0083]
式中，x为试样中的水分含量，m1为称量瓶个试样的质量；m2为称量瓶和试样干燥后的质量；m3为称量瓶的质量；100为单位换算系数。
[0084]
在胡萝卜干燥的过程中，样品的颜色在不断发生变化。色彩特征是在图像检索中应用最广泛的视觉特征。hsv颜色模型更接近人类对彩色的感知。将图像转换成hsv图像后，提取样本的色调特征进行统计分析，不同的胡萝卜片在色调为2-20范围内峰值存在明显的不同，并且含水率越高，该范围内的峰值越高。胡萝卜的色调特征值fh为该范围内的峰值。
[0085]
灰度图像相对于彩色图像来说，仅保留的图像的亮度信息，不包含色彩信息。灰度直方图可以更直观的表征图像的一维信息，它可以准确反映图像中像素不同灰度值出现的频次。将图像转换成灰度图像后，提取有用的灰度特征进行分析。计算胡萝卜灰度图像的灰度特征值fg，fg的计算方式如式2所示。其中vi为灰度直方图中样品所对应峰值范围内第i个最大值，为减少误差的影响，fg取这10个最大值的平均数。
[0086][0087]
由于在胡萝卜干制过程中会出现水分流失，导致胡萝卜毛细管在应力作用下发生收缩和卷曲，造成胡萝卜片出现皱缩干瘪的情况。由圆形切片皱缩为不规则形状。
[0088]
为研究胡萝卜干制过程中的形变与含水率的关系，需要将图像中的胡萝卜片分割出来，先将图像灰度化，使用阈值分割otsu法将其分割为二值图像，再使用形态学方法中的开运算，平滑胡萝卜片的轮廓并消除细小的突出物，并计算皱缩后胡萝卜片的投影面积，最后求得该闭合区域的最小外接圆及圆面积。计算形状特征值fc，fc计算公式如式(3)所示。其中s
projected area
为投影面积，s
circle area
为最小外接圆面积。
[0089][0090]
含水率分别为9.73％、52.13％、70.27％和89.48％的胡萝卜片干制形变后，含水率越高，皱缩越不明显，胡萝卜片的形状越接近外接圆，fc越接近1。
[0091]
最小二乘法多项式曲线拟合是一种常见的建模方法。最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数，来使得真实值和预测值的误差平方和最小，其计算公式如式(4)—(8)所示。
[0092][0093][0094][0095][0096]
……
[0097][0098]
其中，x是胡萝卜图像的一项特征值，yi是胡萝卜片的真实含水率，是对应的预测值。loss为真实函数值减去多项式函数的结果的平方，来表示多项式函数的误差关系，为了使目标函数最优，对每个系数求其偏导数为0，求出所需系数a即可确定多项式函数。通过多项式拟合将图像的特征值与含水率进行关联，可以通过某一项特征值对含水率进行预测。
[0099]
为了更准确表达多个特征之间的关系，引入广义回归神经网络(grnn) 对每个特征的权值进行计算。grnn是径向基神经网络(rbf)的一种改进，结构相似。grnn具有很强的非线性映射能力和学习速度，比rbf具有更强的优势，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。
[0100]
grnn的网络结构由四层构成，grnn添加了求和层，而取消了隐含层与输出层的权值连接。求和层的节点个数为输出维度加1，求和层的输出分为两部分，第一个节点输出为模式层输出的算术和，其余k个节点的输出为模式层输出的加权和。其计算方式如式(11)、(12)所示。
[0101][0102][0103]
其中，pi为模式层第i个神经元的输出，加权系数y
ij
为训练样本标签的第 j个元素。输出层的计算方式如式(13)所示。
[0104][0105]
首先通过多项式拟合分别计算特征值fh、fg和fc所对应的含水率，再通过grnn计算各项特征的权重，最终实现根据视觉特征准确测定胡萝卜片的含水率。
[0106]
为评估模型的性能，计算模型预测的相关系数(r)和均方根误差 (rmse)，相关系数越大且均方根误差越小，预测结果越准确。计算方式如式(14)、(15)所示。其中，x为真实值，y为预测值，cov代表协方差，e 是数学期望。实验中并以相对误差来衡量预测方法的准确性，相对误差计算方式如式(16)所示。其中，x和y分别表示干燥称重法测得的含水率和通过视觉特征测得的含水率。
[0107]
实施例所有实验均在intel i5-7300hq cpu、nvidia gtx1060 gpu、16g 内存的计算机中运行。
[0108][0109][0110][0111]
本实施例3中，利用实施例1或实施例2所述的用于果蔬干制过程中果蔬含水率检测的图像采集装置，对待检测的果蔬样品切片图像进行采集，将采集的图像输入至后台服务器中，后台服务器存储有上述训练好的预测模型，预测模型对采集的图像进行算法处理，最终获得含水率检测结果。
[0112]
上述虽然结合附图对本实用新型的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本实用新型公开的技术方案的基础上，本领域技术人员在不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。