摘要
本发明涉及光学工程与光谱检测技术领域,具体为基于近红外光谱技术的食品营养成分检测系统,包括近红外光源单元、近红外图像传感器单元、低噪声信号链单元、边缘智能分析单元、交互式可视化单元、自供能电源管理单元。本发明通过量子点增强与片上分光技术,实现高灵敏度、高分辨率的近红外信号采集,有效提升光谱数据质量,并基于STM32F407与AI芯片,运用轻量级神经网络和在线学习算法,实现光谱数据的快速智能分析与模型动态优化,显著提高营养成分预测的准确性与效率,且集成太阳能、振动发电技术与动态功耗管理,为系统提供稳定可持续的电力供应并降低能耗,保障系统在多场景下长时间稳定运行。