Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera uygulanmış ve ilgili araştırma için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. firmasının bir ürünü olan FS13 kullanılmıştır.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler).
Yaban mersini olarak da bilinen yaban mersini, koyu mavi meyveler, yaban mersini olarak da bilinen meyveler, Çin'de ortaya çıkan küçük meyvelerden biridir.Eşsiz sağlık ve besin değeri nedeniyle insan vücudunun ihtiyaç duyduğu birçok besine sahiptir, mükemmel işleme özellikleri vb. yaban mersinin kalitesini değerlendirmek için de önemli göstergelerden biridir.Geleneksel test yöntemi genellikle yaban mersininin şeker içeriğini ve sertliğini tespit etmek için ölçüm cihazı kullanır.Tek tespit indeksi, uzun zaman alıcı ve yıkıcı olduğundan, bu tespit yöntemleri zordur. meyvenin şeker içeriğinin ve sertliğinin endüstriyel olarak saptanmasında uygulanacaktır.Bu nedenle, iç kaliteye dayalı olarak yabanmersinin şeker içeriğinin ve sertliğinin saptanması için tahribatsız ve verimli bir yöntemin geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır.
Meyve şekeri içeriği ve sertlik tespiti üzerine yapılan yerli ve yabancı araştırmalar boyunca, karakteristik dalga boyu seçim yönteminin kullanımının hiperspektral görüntü verilerinin boyutunu etkili bir şekilde azaltabildiği, spektral verilerin fazlalığını azaltabildiği, kalibrasyon performansını ve algılama verimliliğini artırabildiği görülebilir. model ve iyi tahmin sonuçları elde edin.Bu karakteristik dalga boyu seçim yöntemlerinin çevrimiçi meyve tespitini gerçekleştirmek için faydalı olabileceğini göstermektedir.Bununla birlikte, bu çalışmalar esas olarak tek göstergelerin tespitine yöneliktir ve meyvenin çoklu göstergelerini tespit etmek için çoklu modellerin kurulması gerekir, bu da veri işlemenin karmaşıklığını artırır.Bu nedenle, zamandan tasarruf etmek ve çevrimiçi algılamanın etkinliğini artırmak için çoklu dizin algılama için bir model oluşturmak gereklidir.Bu çalışmada, hiperspektral görüntülerde yaban mersininin hem şeker içeriğini hem de sertliğini tespit etmek için çok aşamalı bir öznitelik dalga boyu seçim yöntemi önermek için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılmıştır.Yaban mersininin hem şeker içeriğini hem de sertliğini yansıtabilecek özellik dalga boylarını seçmek için sürekli projeksiyon algoritması veya adım adım çoklu doğrusal regresyon gibi özellik dalga boyu seçim yöntemleri arka arkaya kullanılmış ve tespit modeli olarak BP sinir ağı modeli kullanılmıştır.Yaban mersininin iç kalitesinin hızlı ve tahribatsız testini gerçekleştirmek ve yaban mersininin çevrimiçi kalite testinin oluşturulması için teorik bir temel sağlamak amacıyla yaban mersininin şeker içeriği ve sertliği tahmin edilmiştir.