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龙图腾网获悉海南大学三亚南繁研究院申请的专利一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119780031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510275996.5，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法是由邹枚伶;夏雨;夏志强;江思容设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于糖分检测领域，具体是指一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法，方法包括完整信息采集、先验知识学习、特征融合、更新荔枝模型、扫描并记录荔枝的反射光谱、预处理、可解释性分析和模型输出。本方案首先采用旋转滚筒让荔枝在通过检测区前自动滚动，在旋转滚筒的前后两段和输送带的左右两侧的不同角度分别安装摄像头，减少单角度拍摄导致的误差，提高测糖准确度；本方案采用无损、快速且成本较低的近红外光谱成像技术，根据波长对糖分检测结果的重要性筛选近红外波长，去除冗余信息，提取对检测和分级有贡献的特征，采用可解释人工智能技术，优化归回模型设计。

本发明授权一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的荔枝糖分检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：完整信息采集，具体为，使用旋转滚筒，将旋转滚筒固定设于输送荔枝的输送带顶部，在旋转滚筒的前后两段和输送带的左右两侧的不同角度分别安装摄像头，捕捉荔枝形态，采集荔枝原始图像，采用重量传感器，获取荔枝重量数据； 步骤S2：先验知识学习，用于捕捉荔枝形态的空间结构，具体为，收集荔枝形态数据集，预定义荔枝模型，确定荔枝模型关键点，通过图卷积网络从荔枝形态数据集中提取荔枝模型的先验知识，所述先验知识具体指荔枝形态特征； 步骤S3：特征融合，具体为，提取图像特征，使用多头交叉注意力机制，将先验知识与图像特征融合，补偿荔枝遮挡区域的数据缺失； 步骤S4：根据先验知识、图像特征和所述荔枝重量数据，预测荔枝被遮挡区域的形态，更新荔枝模型； 步骤S5：采用傅立叶变换近红外光谱仪，扫描并记录荔枝的反射光谱，扫描时使用白色参考板进行光谱校正； 步骤S6：预处理，具体为，校正散射和基线漂移，得到光谱特征数据； 步骤S7：可解释性分析，用于提升糖分检测的可解释性，构建回归模型，采用可解释人工智能技术，分析用于采集的傅立叶变换近红外光谱仪的波长范围，通过计算波长对糖分检测结果的重要性，确定对糖分检测具有关键作用的波长范围，根据波长范围，筛选光谱特征数据，所用公式如下： ； 式中，表示波长对糖分检测结果的重要性，表示所述光谱特征数据的总波长集合，表示的一个子集，表示所述回归模型在仅使用进行预测时的糖分预测值，表示在的基础上，额外加入波长，重新训练所述回归模型后的糖分预测值，表示在，且，且的条件下遍历波长求累计和，表示集合中元素的数量，表示阶乘； 步骤S8：模型输出，具体为，回归模型对筛选后的所述光谱特征数据和更新后的所述荔枝模型进行分析，输出荔枝糖分预测值。

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