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基于深度学习与近红外光谱的鲜桃糖含量检测方法研究
一、引言
随着人们对食品品质和营养价值的日益关注，果品糖分含量的检测成为了农业生产和食品加工领域的重要课题。鲜桃作为我国重要的水果之一，其糖分含量直接关系到果实的口感和品质。传统的鲜桃糖分检测方法多以化学分析为主，不仅耗时耗力，而且对样品具有破坏性。近年来，随着科技的发展，特别是深度学习和光谱分析技术的不断进步，利用近红外光谱（NIR）进行非破坏性检测鲜桃糖分成为可能。本研究以深度学习为基础，探索利用近红外光谱技术进行鲜桃糖含量检测的方法。
二、近红外光谱与深度学习技术概述
近红外光谱技术是一种基于光的非破坏性分析技术，能够快速获取样品的光谱信
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