基于近红外光谱检测的果蔬品质分析方法及系统

本发明提供一种基于近红外光谱检测的果蔬品质分析方法及系统，涉及食品检测技术领域，本发明通过采集果蔬样品各表面区域的近红外光谱数据，通过预处理和光谱级融合，提取区间均值、标准差及极值等统计特征，构建光谱特征向量，利用高斯隶属函数计算综合品质得分，基于K值聚类法，设定约束条件进行聚类并动态调整初始聚类中心，形成第一聚类集合，随后构建神经网络模型，采用均方误差损失函数优化模型参数，获得综合品质得分，通过与各聚类子集合中心的距离比较，准确确定果蔬的品质类别。本发明通过采集果蔬的近红外光谱数据以及神经网络品质预测模型的构建，实现了对果蔬品质的精准预测与自动分类。