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本发明涉及品质检测技术领域，尤其涉及一种农产品品质检测方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过近红外光谱仪对苹果进行多平面光谱扫描，得到反射光谱并进行基线校正；随后，通过纤维素光谱波段识别与峰强度衰减指数推演，解析苹果果肉的霉变程度；接着，基于霉变程度数据识别前置异常光谱风险因子，生成霉变前置异常光谱风险因子，并通过异常因子与霉变程度的时序演变溯源关联，构建品质检测模型；最终，该检测模型被发送至终端执行农产品品质检测。本发明通过对品质检测技术的优化处理使得品质检测技术更加精确。

本发明提出一种储藏过程中稻谷新鲜度的评价方法，其步骤有：1、测定稻谷样品直链淀粉含量和脂肪酸值含量，2、进行稻谷新鲜度分析；16％≤X直链淀粉含量＜18％时，模型为：Y新鲜度＝335.03‑0.45*X脂肪酸值‑14.13*X直链淀粉含量；18％≤X直链淀粉含量≤19％时，模型为：Y新鲜度＝312.03‑0.45*X脂肪酸值‑11.56*X直链淀粉含量；步骤3、判定稻谷样品的新鲜度；Y新鲜度≥85分时为新鲜稻谷；75分≤Y新鲜度＜85分时为次新稻谷；Y新鲜度＜75分时为非新鲜稻谷。本发明通过测定直链淀粉含量和脂肪酸值即可得出稻谷的新鲜度，可辨别储藏过程中是新鲜稻谷、次新稻谷还是非新鲜稻谷，便于粮库动态掌握储藏的稻谷新鲜与否，是否需要及时调整储藏技术及储藏环境。

本发明涉及一种油菜籽的氨基酸及蛋白质定量检测方法、系统及介质，属于物质成分含量测定领域，其方法包括，使用近红外光谱仪扫描油菜籽待测样本以获取待测原始光谱数据，进行降噪处理得到待测目标输入光谱数据，输入至预先构建的注意力模块中进行处理，以获得待测目标输入光谱数据中多个波长权重，并将待测目标输入光谱数据分别与其中的每个波长权重相乘，以获得待测目标输入光谱数据中每个波长权重的加权光谱数据；将待测目标输入光谱数据中所有波长权重的加权光谱数据输入至预先建立的油菜籽氨基酸及蛋白质含量预测模型中进行处理，得到油菜籽待测样本的氨基酸及蛋白质含量检测结果。本发明节省了检测过程中的人力且提高了检测精度。