一种水果品质判断方法、系统、设备及储存介质技术方案

本申请公开了一种水果品质判断方法、系统、设备及存储介质，其中，水果品质判断方法应用于水果品质判断系统，所述水果品质判断系统包括超声波检测系统和后台，所述水果品质判断方法包括通过所述超声波检测系统检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；基于所述信号，得到所述水果内部的品质问题特征；基于所述后台，采用预设的算法对所述品质问题特征进行分析，得到对应的品质问题，并将所述品质问题上传至所述后台。通过对水果内部的超声波检测并利用品质问题特征采用预设的算法得到各种品质问题，能够有效判断水果内部的品质问题，且能够通过不断训练来更新算法的参数，提高准确度。提高准确度。提高准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种水果品质判断方法、系统、设备及储存介质


[0001]本申请属于数据分析
，具体涉及一种水果品质判断方法、系统、设备及储存介质。

技术介绍

[0002]在生鲜水果的存储中，往往会造成水果内部的品质问题产生，而通过水果的外观一般难以发现，也无法判断水果内部的品质问题是什么类型，如果将有问题的水果配送出去将会大大降低销售者的商誉，因此对水果内部的品质作判断十分必要，现有的超声波检测手段只是简单地判断水果内部存在品质问题，但是无法判断是何种类型的品质问题，因此准确度低，而且往往不能根据不同的品质问题采用不同的存储方式，造成浪费。

技术实现思路

[0003]本申请为了克服现有技术的不足，提供一种水果品质判断方法、系统、设备及储存介质，通过对水果内部的各种品质问题进行准确判断，及时和准确地判断出水果内部存在的品质问题，从而可以采用不同的处理方式来处理这些品质问题，且能够根据不同的品质问题对没有品质问题的水果采用不同的存储方式以避免相应的品质问题的再次发生。
[0004]为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案：一种水果品质判断方法，应用于水果品质判断系统，所述水果品质判断系统包括超声波检测系统和后台，所述水果品质判断方法包括：通过所述超声波检测系统检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；基于所述信号，得到所述水果内部的品质问题特征；基于所述后台，采用预设的算法对所述品质问题特征进行分析，得到对应的品质问题，并将所述品质问题上传至所述后台；确定所述预设的算法的步骤包括：建立初始算法；收集问题水果，并对所述问题水果进行处理以获得所述问题水果品质问题特征和所述问题水果品质问题；将所述问题水果品质问题特征输入到所述初始算法；根据所述初始算法输出的品质问题和所述问题水果品质问题，调整并修正模型中调优的迭代式过程；重复上述迭代过程中，直到误差小于预设值或者达到预设的迭代次数后，得到所述初始算法输出的所述品质问题；根据所述问题水果品质问题和所述品质问题，基于损失函数，得到损失函数值；当所述损失函数值小于预设阈值，将所述初始算法作为所述预设的算法；当所述损失函数值大于或等于预设阈值，基于损失函数值调整所述初始算法的模
型参数，并给予问题水果品质问题特征重新进行模型训练，直至所述损失函数值小于所述预设阈值。
[0005]进一步地，所述信号包括频率f、声强和声压b，所述品质问题特征由下面公式计算得到，，其中T为品质问题特征。
[0006]进一步地，所述初始算法为：，其中，W为品质问题，m、n为模型参数。
[0007]一种水果品质判断系统，包括：超声波检测系统，用于检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；特征获取模块，用于基于所述信号，得到所述水果内部的品质问题特征；后台，基于所述后台，采用预设的算法对所述品质问题特征进行分析，得到对应的品质问题，并将所述品质问题上传至所述后台；以及算法模块，用于确定所述预设的算法；其中，所述确定所述预设的算法包括：建立初始算法；收集问题水果，并对所述问题水果进行处理以获得所述问题水果品质问题特征和所述问题水果品质问题；将所述问题水果品质问题特征输入到所述初始算法；根据所述初始算法输出的品质问题和所述问题水果品质问题，调整并修正模型中调优的迭代式过程；重复上述迭代过程中，直到误差小于预设值或者达到预设的迭代次数后，得到所述初始算法输出的所述品质问题；根据所述问题水果品质问题和所述品质问题，基于损失函数，得到损失函数值；当所述损失函数值小于预设阈值，将所述初始算法作为所述预设的算法；当所述损失函数值大于或等于预设阈值，基于损失函数值调整所述初始算法的模型参数，并给予问题水果品质问题特征重新进行模型训练，直至所述损失函数值小于所述预设阈值。
[0008]进一步地，所述信号包括频率f、声强和声压b，所述品质问题特征由下面公式计算得到，，其中T为品质问题特征。
[0009]进一步地，所述初始算法为：，其中，W为品质问题，m、n为模型参数。
[0010]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的水果品质判断方
法。
[0011]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的水果品质判断方法。
附图说明
[0012]图1为本申请的水果品质判断方法的流程图；图2为本申请的预设的算法确定的流程图；图3为本申请的系统的结构示意图；图4为本申请的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0013]在本申请的描述中，需要理解的是，术语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申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的系统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申请的限制。
[0014]本申请通过对水果内部的各种品质问题进行准确判断，及时和准确地判断出水果内部存在的品质问题，从而可以采用不同的处理方式来处理这些品质问题，且能够根据不同的品质问题对没有品质问题的水果采用不同的存储方式以避免相应的品质问题的再次发生。
[0015]在一些实施例中，提供了一种水果品质判断方法，应用于水果品质判断系统，所述水果品质判断系统包括超声波检测系统和后台，所述水果品质判断方法通过以下的步骤来实现：S101:通过所述超声波检测系统检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；由于水果内部的各种问题会呈现不同的信号，比如存在腐烂的问题时该处的信号的频率会变低且声压声强均会减弱；存在虫子的问题时该处的信号的频率会变高且声压声强均会增强；S102:基于所述信号，得到所述水果内部的品质问题特征；S103:基于所述后台，采用预设的算法对所述品质问题特征进行分析，得到对应的品质问题，并将所述品质问题上传至所述后台;通过后台的预设算法的分析能够更加信号得到的水果内部的品质问题特征来得到对应的品质问题，从而能够准确且及时地获得水果内部的品质问题。
[0016]在一些实施例中，如图2所示，该方法确定预设的算法的步骤还包括S201:建立初始算法；S202:收集问题水果，并对所述问题水果进行处理以获得所述问题水果品质问题特征和所述问题水果品质问题；S203:将所述问题水果品质问题特征输入到所述初始算法；S204:根据所述初始算法输出的品质问题和所述问题水果品质问题，调整并修正模型中调优的迭代式过程；S205:重复上述迭代过程中，直到误差小于预设值或者达到预设的迭代次数后，得
到所述初始算法输出的所述品质问题；S206:根据所述问题水果品质问题和所述品质问题，基于损失函数，得到损失函数值；S207:当所述损失函数值小于预设阈值，将所述初始算法作为所述预设的算法；S208:当所述损失函数值大于或等于预设阈值，基于损失函数值调整所述初始算法的模型参数，并给予问题水果品质问题特征重新进行模型训练，直至所述损失本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水果品质判断方法，应用于水果品质判断系统，其特征在于，所述水果品质判断系统包括超声波检测系统和后台，所述水果品质判断方法包括：通过所述超声波检测系统检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；基于所述信号，得到所述水果内部的品质问题特征；基于所述后台，采用预设的算法对所述品质问题特征进行分析，得到对应的品质问题，并将所述品质问题上传至所述后台；确定所述预设的算法的步骤包括：建立初始算法；收集问题水果，并对所述问题水果进行处理以获得所述问题水果品质问题特征和所述问题水果品质问题；将所述问题水果品质问题特征输入到所述初始算法；根据所述初始算法输出的品质问题和所述问题水果品质问题，调整并修正模型中调优的迭代式过程；重复上述迭代过程中，直到误差小于预设值或者达到预设的迭代次数后，得到所述初始算法输出的所述品质问题；根据所述问题水果品质问题和所述品质问题，基于损失函数，得到损失函数值；当所述损失函数值小于预设阈值，将所述初始算法作为所述预设的算法；当所述损失函数值大于或等于预设阈值，基于损失函数值调整所述初始算法的模型参数，并给予问题水果品质问题特征重新进行模型训练，直至所述损失函数值小于所述预设阈值。2.根据如权利要求1所述的水果品质判断方法，其特征在于，所述信号包括频率f、声强和声压b，所述品质问题特征由下面公式计算得到，,其中T为品质问题特征。3.根据如权利要求2所述的水果品质判断方法，其特征在于，所述初始算法为：，其中，W为品质问题，m、n为模型参数。4.一种水果品质判断系统，其特征在于，包括：超声波检测系统，用于检测所述水果的内部，获取所述超声波检测系统所检测到的信号；特征获取模块，用于基于所述信号，得到所述水果内部的品...

【专利技术属性】
技术研发人员：容柏清，
申请(专利权)人：湖南木屋网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：