利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量
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案例介绍
案例1：利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量
搭建暗室，选取980nm和808nm两个特征波长的红外激光照射苹果，获取表皮漫反射图片,利用智能手机拍摄获取图片，对图片进行框选和径向灰度处理，其径向灰度变化采用最小二乘法来拟合为线性函数，进一步地拟合获取光斑照片的RGB亮度强度，并结合sklearn机器学习(python)建立起糖度与光强的函数关系，即含有9个系数的多元线性回归，实现苹果糖度无损测量。
搭建暗室，选取980nm和808nm两个特征波长的红外激光照射苹果，获取表皮漫反射图片,利用智能手机拍摄获取图片，对图片进行框选和径向灰度处理，其径向灰度变化采用最小二乘法来拟合为线性函数，进一步地拟合获取光斑照片的RGB亮度强度，并结合sklearn机器学习(python)建立起糖度与光强的函数关系，即含有9个系数的多元线性回归，实现苹果糖度无损测量。
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案例1：利用近红外吸收实现苹果糖度无损测量
搭建暗室，选取980nm和808nm两个特征波长的红外激光照射苹果，获取表皮漫反射图片,利用智能手机拍摄获取图片，对图片进行框选和径向灰度处理，其径向灰度变化采用最小二乘法来拟合为线性函数，进一步地拟合获取光斑照片的RGB亮度强度，并结合sklearn机器学习(python)建立起糖度与光强的函数关系，即含有9个系数的多元线性回归，实现苹果糖度无损测量。
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