声振动检测装置

一种基于微多普勒激光测振仪、麦克风和共振扬声器的声振动检测装置，配合双输入Resnet-Transformer模型，可准确识别果冻橙颗粒病。

Chen, Nan · Liu, Zhi · Le, Dexiang · Lai, Qingrong · Jiang, Bingnian · Li, Bin · Jian, Wu · Yunfeng, Song · Yande, Liu

Journal of Food Composition and Analysis 2024

参数信息

检测准确率

99.31 %

F1分数

99.5 %

精确率

99.01 %

召回率

100 %

技术优势

准确率超过99%

双输入Resnet-Transformer模型从声振动图像中提取深度特征，识别准确率达到99.31%。

完全不漏检

模型的召回率达到100%，患病果全部被识别出来。

无需破坏果实

通过声振动响应信号进行检测，无需切开果实。

应用场景

• 柑橘采后品质检测：在采后分选线上快速筛出颗粒病果，避免流入市场。
• 农产品无损检测仪器：提供一种基于声振动的无损检测手段，无需切开果实即可判断内部病害。