沙梨又名金珠果，果皮色澤多為褐色或綠色，果肉細(xì)嫩脆爽，汁多味甜，深得消費(fèi)者喜愛。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)水果品質(zhì)檢測(cè)方法常采用有直接破壞性的化學(xué)檢測(cè)方法、近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)以及高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)等。本文簡(jiǎn)單介紹了高光譜圖像技術(shù)在沙梨無損檢測(cè)中的應(yīng)用。

檢測(cè)方法

采集80個(gè)沙梨樣本在400-1 000 nm內(nèi)的高光譜圖像數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的糖度，采用變量標(biāo)準(zhǔn)化、多元散射校正（MSC）、平滑濾波、基線校正等方法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，發(fā)現(xiàn)MSC 預(yù)處理效果最佳，再通過無信息變量消除法對(duì)MSC預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，最后分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PLS沙梨糖度預(yù)測(cè)模型。

檢測(cè)設(shè)備

高光譜成像儀，可以采用賽斯拜克SC系列高光譜相機(jī)，光譜波長(zhǎng)測(cè)量范圍為400-1700 nm，分辨率為2.5nm，能夠精準(zhǔn)捕捉沙梨的光譜特征。

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實(shí)驗(yàn)結(jié)果

無信息變量消除法將光譜變量壓縮到 234個(gè)，有效減少了建模的輸人變量，建立的PLS預(yù)測(cè)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)均在0.85以上，而PLS預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)為0.9508，均方根誤差為0.268，優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本研究將高光譜圖像技術(shù)與無信息變量消除法相結(jié)合，建立沙梨糖度PLS預(yù)測(cè)模型，為實(shí)現(xiàn)水果快速、無損檢測(cè)奠定了理論基礎(chǔ)。

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