苹果霉心病无损快检
一种融合声学与振动信号的新型检测设备，通过多域图像和视觉转换器实现对苹果内部霉心病的快速、非接触识别。
Liu, Zhi · Chen, Nan · Le, Dexiang · Lai, Qingrong · Li, Bin · Jian, Wu · Yunfeng, Song · Yande, Liu
Postharvest Biology and Technology 2024
检测过程无需接触果实，避免机械损伤，可集成到分选线上实现连续检测。
融合声音和振动信号比单一信号分类准确率更高，轻度霉心也能达到94.74%的识别率。
对霉心占比≤7%的轻度感染苹果识别准确率达94.74%，有利于早期分拣。