食品安全-长光驰宇科技（长春）有限公司

本方案使用定制全谱段光源照射苹果，获取红外谱段透射光谱，基于不同品种、不同霉心程度的苹果透射响应构建特征数据集，以数据驱动机器学习模型进行检验，形成快速、无损、低成本的检测方案，达到准确识别霉心果的目的。

本方案通过构建使用多光谱相机获取的不同品质牛油果可见光-红外谱段光谱数据集，结合机器学习方法，能够实现高效、无损、准确检测出内部腐坏的牛油果，相比于传统方法节省了人力资源、降低水果损耗，且设备成本可控。

本方案利用异物与猪肉之间显著的光谱特性差异，通过集成多光谱相机，实现猪肉表面可见光-红外反射光谱的高精度、全方位捕获，革新检测手段的同时降低检测设备的制造成本与运行负担。通过光谱分析模型实现猪肉表面附着异物（毛发、皮屑、土壤微粒及潜在的有害化学物质等）的即时识别，极大地缩短检测周期，提高检测效率。

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