基于三波段可见光-近红外光谱与颜色残差方差门控注意力融合的红美人（Citrus reticulata）可溶性固形物含量快速评估

《Foods》：Tri-Band Vis–NIR Spectroscopy with Color Residual-Variance Gated Attention Fusion for Rapid Assessment of Hongmeiren (Citrus reticulata) Soluble Solids Content

　　

摘要

快速评估果实内部品质对于果实分级、采后管理和面向消费者的品质评价至关重要。在众多品质属性中，可溶性固形物含量（SSC）是衡量柑橘类果实甜度和成熟度的关键指标。可见-近红外（Vis–NIR）光谱技术为果实SSC的快速检测提供了一种有效手段。然而，大多数现有研究依赖于单一全谱模型或简单的波段堆叠策略，限制了其对不同光谱子波段之间互补信息的充分利用。针对这一局限性，本文提出了一种颜色残差方差门控注意力融合网络（CR-VGAFNet），用于红美人葡萄柚SSC的高效评估。在独立预测集上，CR-VGAFNet的预测相关系数（R_P）为0.7744，预测均方根误差（RMSE_P）为0.6530 °Brix，预测平均绝对百分比误差（MAPE_P）为4.83%。这些结果表明了该框架在多波段光谱融合方面的潜力。本研究为多波段光谱融合和果实品质快速评估提供了新的技术视角。