蘋果糖度含量光譜檢測的表征波長研究.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得云鎏王些太堂或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學位論文作者簽名：％感i丸0簽字日期：2。’，忙鄉(xiāng)月lob學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解云望王些盔堂有關保留、使用

2、學位論文的規(guī)定。特授權云洼王些太堂可以將學位論義的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學校向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤。(保密的學位論文在解密后適用本授權說明)學位論文作者簽名：虧復碑j上簽字日期：a。‘cf年弓月／oH導師簽名簽字日期：孝2印明／o日摘要水果中的含糖量是衡量水果品質(zhì)的一項重要指標，利用多光譜成像技術可以檢測水果中的糖分含量。多光譜成像技術是將

3、空間圖像信息與物質(zhì)光譜信息相互融合的檢測技術，通過多個單一波長下的水果表面散射光斑的圖像信息聯(lián)合實現(xiàn)水果內(nèi)部品質(zhì)的檢測，是圖像處理技術與光譜分析技術相結合的現(xiàn)代化的新型檢測技術。在多光譜成像檢測水果內(nèi)部品質(zhì)的研究中，要解決的關鍵問題之一在于：確定多個用于糖分定量檢測的最佳表征波長。因此，在整個光譜范圍內(nèi)尋找水果糖分多光譜成像的表征波長對檢測水果糖分含量具有關鍵性的作用。本課題研究以紅富士蘋果為研究對象，在光譜3501200nm范圍內(nèi)，利

4、用BiPLS方法組合逐步回歸分析找出了5個最佳表征波長，通過逐步線性回歸和多元線性回歸分析，對5個表征波長的光譜數(shù)據(jù)隨機組合，建立單波長、雙波長組合、三波長組合、四波長組合、五波長組合的糖分含量預測模型，得到結論如下：單波長：在461nm波長下建立的蘋果糖度含量預測模型效果最好，相關系數(shù)為06866，預測標準誤差為25638％；雙波長組合：在461nm和469nm的組合波長下建立蘋果糖度含量預測模型效果最好，相關系數(shù)為09126，預測標

5、準誤差為19597％：三波長組合：在461nm、469nm和947nm的組合波長下建立蘋果糖度含量的預測模型效果最好，預測組相關系數(shù)為09243，預測標準誤差為10540％；四波長組合：在461nm、469nm、947nm和1049nm的組合波長下建立蘋果糖度含量的預測模型效果最好，相關系數(shù)為09645，預測標準誤差為10302％；五波長組合：五個波長(461nm，465nm，469nm，947nm，1049rim)組合的光譜數(shù)據(jù)預測蘋