【摘 要】
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针对猕猴桃硬度品质无损检测分类困难的问题，提出了结合高光谱成像技术和卷积神经网络的分类模型。该模型融合Haar小波提取的空间特征信息和3D卷积核提取的空谱联合信息，采用分解数据通道连接的方式确保所有特征能够流到模型末尾，提升了网络特征提取的能力。通过自制的猕猴桃硬度品质Kiwi＿seed数据集上的实验表明，Haar小波变换模块可以显著提升网络的特征提取能力；通过消融实验表明在增加Haar小波变换模
【基金项目】
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国家重点研发计划（2021YFD1200202-08）； 国家自然科学基金面上项目（32272779）； 猕猴桃质量安全与加工保鲜岗位项目（CARS26）； 湖北省重点研发项目（2021BBA090）；
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针对猕猴桃硬度品质无损检测分类困难的问题，提出了结合高光谱成像技术和卷积神经网络的分类模型。该模型融合Haar小波提取的空间特征信息和3D卷积核提取的空谱联合信息，采用分解数据通道连接的方式确保所有特征能够流到模型末尾，提升了网络特征提取的能力。通过自制的猕猴桃硬度品质Kiwi＿seed数据集上的实验表明，Haar小波变换模块可以显著提升网络的特征提取能力；通过消融实验表明在增加Haar小波变换模块后模型的分类准确率提升了7.4%，可以达到最优97.3%，优于经典的图像分类网络，可以很好的解决猕猴桃硬度品质的无损检测分类问题。
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