基于CCD近紅外光譜的蘋果內(nèi)部品質(zhì)檢測.pdf

1、近紅外光譜(NIR)技術(shù)是近年來發(fā)展最快的測定技術(shù)之一，具有無損、快速、高效、方便等特點，適合于蘋果內(nèi)部品質(zhì)的測定和分析。 基于CCD檢測器的近紅外光譜議性能穩(wěn)定、分辨率高、掃描速度快，相對于傅立葉光譜儀成本較低。本研究通過對光源和檢測器的選擇、分光系統(tǒng)和取樣部件的設(shè)計、控制及數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)的設(shè)計，開發(fā)了基于CCD近紅外光譜儀的蘋果內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)測試速度快，每秒鐘可采集200張光譜，為將來開發(fā)在線檢測系統(tǒng)打下了良好的

2、基礎(chǔ)。 本研究應(yīng)用該系統(tǒng)對蘋果的內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行了檢測，選用120個市售紅富士蘋果為研究對象，利用漫反射光纖采集，得到120個蘋果的光譜，80個作為校正集，40個作為預(yù)測集，選用可見-短波近紅外區(qū)(630～1060nm)作為建模譜區(qū)，采用偏最小二乘法建立蘋果的特征光譜與糖度、酸度、可溶性固形物、水分、多酚含量和硬度等6個指標(biāo)之間的線性模型——定標(biāo)模型。 近紅外光譜分析技術(shù)屬于從復(fù)雜、重疊、變動的背景中提取弱信息，干擾因素比較

3、多，所以本研究討論了S-G平滑、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)對漫反射光譜進(jìn)行預(yù)處理的作用，對不同方法處理后的光譜建立數(shù)學(xué)模型，并對建模結(jié)果進(jìn)行了比較。以水分為例：S-G平滑處理后的R、SEC、SEP分別為0.9216、0.8847、2.1062，截取光譜后的R、SEC、SEP分別為0.9131、0.9519、2.1625，一階導(dǎo)數(shù)后的R、SEC、SEP分別為0.8958、1.1044、2.5251，二階導(dǎo)數(shù)后的R、SEC、SEP分別為0.8913

4、、1.1161、2.6184。結(jié)果表明，用S-G平滑處理后建立的模型效果最好。一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)處理后建立的模型效果較差。 從試驗各項化學(xué)值指標(biāo)平滑后的建模效果為例：水分、可溶性固形物、硬度、總糖、總酸、多酚含量的相關(guān)系數(shù)R分別為0.9216、0.9040、0.8649、0.8518、0.8051、0.7998。結(jié)果表明，水分和可溶性固形物含量的模型效果比較好，預(yù)測值和真值比較接近。酸度和多酚含量的模型效果較差，預(yù)測值和真值誤差