科创中国

行业领域

生物与新医药技术,现代农业技术

需求背景

随着现代农业技术的快速发展，温室种植已成为保障食品供应、提升农产品品质的重要手段。番茄作为温室种植的主要作物之一，其品质检测对于提升市场竞争力、满足消费者需求至关重要。然而，传统的人工品质检测方式存在效率低、主观性强、无法实时监测等问题。因此，开发一种高效、准确、实时的温室番茄品质原位检测系统，对于提高番茄种植效率、优化种植管理、保障番茄品质具有重要意义。该系统旨在通过先进的光谱成像与机器视觉技术，实现对番茄品质的原位、无损检测，为温室番茄种植提供科学依据和技术支持。

需解决的主要技术难题

1. 复杂环境下番茄果实的精准识别与定位：需解决果实遮挡、颜色差异、光照变化等复杂条件下的识别难题，优化YOLO算法以提高识别精度和效率。

2. 高光谱数据处理与特征提取：需研究多种预处理方法和特征波长提取技术对预测模型性能的影响，选择最优组合以构建高效、准确的番茄内部品质预测模型。

3. 多源信息融合与实时处理：需实现RGB图像与高光谱图像的同步采集与处理，确保系统能够实时、准确地获取番茄品质信息。

系统集成与稳定性：需构建稳定可靠的在线检测装置，确保系统能够长期稳定运行，满足温室种植的实际需求。

期望实现的主要技术目标

1. 精准识别与定位技术：实现挂果番茄在复杂环境下的精准识别与定位，为品质检测提供准确的目标信息。

2. 高效预测模型：构建基于高光谱技术的番茄内部品质预测模型，实现对可溶性固形物、可滴定酸、可溶性糖和γ-氨基丁酸等关键品质指标的快速、准确预测。

3. 实时在线检测系统：构建集图像采集、数据处理、品质预测于一体的实时在线检测装置，为温室种植提供实时、全面的品质监测服务。

推广应用与标准化：推动系统在实际生产中的广泛应用，建立温室番茄品质检测的标准化流程，提升整个行业的品质管理水平。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造业智能转型产业科技服务团（中国空间科学学会） 解析时间：2024-10-08

王诗文

桂林信息科技学院

服务团专家

综合评价

1.此需求描述足够清晰以便专家进行需求跟进。需求明确指出了技术难题和技术目标，涵盖了从算法优化到系统集成再到推广应用的各个环节。 2.这项需求对产业发展具有重大意义。它有助于提高温室番茄种植的效率和品质管理水平，推动现代农业技术向智能化、精准化方向发展。由于涉及多学科领域的技术融合，可能需要跨行业专家共同解决，如计算机视觉专家、光谱分析专家和农业工程专家等。 3.技术对接方案框架如下：首先，由计算机视觉专家负责优化 YOLO 算法以解决果实识别定位问题；其次，光谱分析专家进行高光谱数据处理和特征提取，构建品质预测模型；然后，农业工程专家主导系统集成和稳定性设计；最后，各方共同参与系统的测试和优化，并制定推广应用和标准化流程。

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