公开(公告)号：CN118425144A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410505779.6

申请日：2024-04-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 汪雨晴 ,  王惜钰 ,  王文宇 ,  张帅 ,  黄民梁 ,  邹佳琦 ,  张洪艳 ,  杨光义

IPC: G01N21/84 ,  G01N21/27 ,  G06V10/58 ,  G06V20/60 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种茶叶中农药残留检测方法、装置及电子设备，其中，该茶叶中农药残留检测方法包括获取待测茶叶，对所述待测茶叶进行图像采集，获取所述待测茶叶的高光谱图像；对所述待测茶叶的高光谱图像进行特征提取处理，得到所述待测茶叶的目标高光谱图像；调用预训练后的茶叶农药残留检测模型，将所述待测茶叶的目标高光谱图像输入所述茶叶农药残留检测模型，确定所述待测茶叶的农残检测结果。通过本发明，不仅能够更加精确地对待测茶叶的农药残留进行检测，还能够解决现有的农残检测技术中可能对茶叶造成损伤的问题。

公开(公告)号：CN118641488A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410685163.1

申请日：2024-05-30

Applicant: 武汉大学

Inventor： 王惜钰 ,  杨光佑 ,  刘粤峰 ,  杨光义

IPC: G01N21/27

Abstract: 本发明涉及食品安全检测技术，具体涉及基于深度学习的白菜表面农药残留高光谱检测方法及系统，该方法包括：在白菜表面均匀喷洒农药制备实验样本，采集实验样本的高光谱数据；对高光谱数据进行预处理；将数据集划分为训练集和测试集；基于主成分分析法和梯度提升树算法降低高光谱数据维度，提取白菜光谱数据中的特征波长；建立基于卷积神经网络的白菜农药残留检测模型，在训练集和测试集上进行训练，利用随机梯度下降算法优化模型参数，识别农药残留；将待测试的白菜样本数据输入到训练后的白菜农药残留检测模型中，将预测概率最大的农药浓度等级作为检测结果。该方法能够自动检测白菜表面的农药残留，具有检测效率高、准确率高、操作简单等优点。