苹果糖度近红外光谱检测波段试验研究

目的通过近红外光谱技术对苹果进行无损检测,具有快速、非破坏性、无试剂分析、安全、高效、低成本等特点。方法本文运用Matlab7.1,对苹果的糖度与光谱曲线在不同波段处的相对光强进行多元线性回归分析,建立了最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程。结果校正方程的相关系数分别为0.621、0.715、0.797和0.822,标准校正误差分别为1.325、1.218、1.074和0.997Brix°,相对校正误差分别为11.28%、10.42%、9.63%和9.26%。结论试验表明用近红外光谱技术无损检测苹果糖度是可行性的,为今后进一步检测苹果的其他品质奠定基础。     

苹果硬度品质的光谱图像检测技术研究

应用光谱图像技术进行了苹果内部品质无损检测技术的研究.通过采集不同波长(分别为632、650、670、780、850、900nm)的光谱图像,对所采集的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)、高斯分布(GD)、指数分布(ED)函数的拟合,通过比较发现洛伦茨分布为最优灰度分布拟合函数.将苹果硬度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程,相关系数分别是最佳单波长R为0.706;最佳双波长0.837;最佳三波长R为0.869;最佳四波长R为0.880.结果表明:利用光谱图像技术无损检测苹果硬度等内部品质是可行性的,为应用计算机图像对水果进行内部品质的无损检测提供了技术依据.     

基于MATLAB软件的苹果内部品质系统化无损检测

研究将近红外设备与MATLAB软件链接,实现苹果糖度及可滴定酸度的近红外光谱扫描、数据处理、模型建立、含量预测及模型评价等在线无损检测水果内部品质的一体化。以市售陕西红富士苹果为材料,通过近红外文件格式转换、近红外光谱预处理、偏最小二乘法(PLS)回归分析、预测模型的建立、结果预测及模型精度检验等工作编写和调试基于MATLAB语言的模块化程序,经主程序调用建立苹果糖度及可滴定酸度的定量预测模型。结果表明:本实验所建预测模型糖度及可滴定酸度预测值和真实值之间的相关系数R分别为0.9528,0.8786;标准校正误差(SEC)分别为0.4788,0.0215;标准预测误差(SEP)分别为0.3170,0.0128;标准偏差(SD)分别为1.4111,0.0390,模型具有较高的预测精度。因此,将近红外设备与MATLAB软件链接,实现苹果糖度及可滴定酸度在线无损检测的一体化具有可行性且模型检测精度较高,对开发水果内部品质评价及在线分级软件具有重要意义。     

苹果中糖酸度的CCD近红外光谱分析

应用自行搭建的CCD近红外光谱系统检测苹果的糖酸度。通过Y型光纤采集120个红富士苹果的漫反射光谱,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立苹果糖度、酸度的定量预测模型。针对CCD光谱噪声较大的特点,采用S-G平滑、一阶导数、二阶导数对光谱进行预处理。结果表明,S-G平滑后所建模型的效果最好,糖度、酸度的相关系数(r)分别为0.9240、0.8151,标准校正误差(SEC)分别为0.9254、0.0120,标准预测误差(SEP)分别为0.9407、0.0204。本研究说明应用CCD近红外光谱仪,在630～1030nm波段实现对苹果糖度、酸度的无损检测具有可行性。     

贮藏期内富士和粉红女士苹果品质的FT-NIR无损检测

为探索傅里叶近红外光谱快速无损检测贮藏期苹果品质的方法,在苹果贮藏过程中,每隔30d采集富士和粉红女士(各40个)2个苹果品种共计400个样本的近红外图谱(12000～4000cm-1),用OPUS-QUANT软件预处理光谱,用偏最小二乘法建立通用于2个品种的可滴定酸(TA)、pH值和可溶性固形物(SSC)的数学模型。结果表明：富士和粉红女士的光谱经矢量归一化预处理后,在波段7502～4247cm-1内所建立的可滴定酸模型稳定性较好,该模型校正时的相关系数(R2)和评估均方误分别为0.9231和0.0263%,预测时的相关系数R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9071和0.0266%;在波段11995～4247cm-1内,光谱经一阶导数预处理后所建立的pH值预测模型稳定性较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9263和0.0700,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9113和0.0772;近红外光谱经最大-最小归一化预处理后,在波段6102～5446cm-1所建立的SSC模型效果较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9212和0.3570%,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9130和0.370%。在富士和粉红女士贮藏期品质检测过程中,建立的通用于这2个品种的TA、pH值和SSC检测的数学模型,稳定性较好,能满足品质快速无损检测的要求。     

用混合线性分析法建立苹果糖度近红外光谱预测模型

用混合线性分析法的一种变形算法建立了苹果糖度近红外光谱预测模型，并与偏最小二乘模型进行比较。结果表明：虽然最佳的混合线性分析法模型（18个主因子）比最佳偏最小二乘模型（11个主因子）复杂．但其精度却明显优于偏最小二乘模型：利用梗正集的28个苹果样本建立的糖度混合线性分析法校正模型，其相关系数r^2和标准偏差SEC分别为0．92509和0．40618；该校正模型经预测集的11个样本验证，相关系数r^2和标准偏差SEP分别达到0.87611和0．48480。混合线性分析法建立的糖度模型对苹果光谱的校正标准偏差SEC和预测标准偏差SEP分别比PLS法的SEC（0．41473）和SEP（0．50473）减小了2％和3．9％。结果表明：在诸如苹果糖度这一类农产品品质综合指标（非纯组分含量指标）的光谱检测中，应用混合线性分析法进行定量分析是完全可行的。并且其结果可与偏最小二乘法（PLS）的结果相媲美。     

可见/近红外光谱技术无损检测新鲜鸡蛋蛋白质含量的研究

鸡蛋是一种重要的食品,蛋白质是鸡蛋的主要营养成分。本研究利用可见近红外反射光谱技术无损检测新鲜鸡蛋的蛋白质含量。使用光谱仪获取新鲜鸡蛋在400~1100 nm波段范围内的漫反射光谱;分别使用多元散射校正(MSC)法和一阶导数法(1-D)对反射光谱进行预处理;对反射光谱、MSC处理光谱和1-D光谱,使用逐步回归法判别法选择最优波长组合,建立多元线性回归模型,使用全交叉验证法验证模型。结果表明,可见/近红外反射光谱经过多元散射校正后,确定的10个最优波长(400、403.16、407.9、714.6、715、715.58、970.4、970.75、973和974.45 nm)组合建立模型的校正和验证结果最好:选定模型的校正结果为R=0.92,SEC=0.42%;验证结果为Rcv=0.89,SECV=0.47%。研究表明可见/近红外反射光谱技术可以较好的预测新鲜鸡蛋的蛋白质含量,本研究可为可见近红外光谱技术在鸡蛋营养成分的快速检测提供一定的理论基础。     

䥺Symbol`@@基于近红外光谱漫透射技术的苹果可溶性固形物含量在线检测

为研究苹果的内部品质,提高检测的速度和稳定性,将近红外光谱漫透射技术应用于在线检测研究,并采取偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立苹果内部的可溶性固形物含量(SSC)的定量模型。结果表明:采用一阶微分结合多元散射校正(MSC)预处理后的模型最稳定,校正集和预测集的标准差分别为0.17和0.39,校正集的相关系数也达到0.988 3。试验结果说明近红外光谱漫透射技术能够快速、无损地检测出苹果的可溶性固形物含量。     

苹果糖度的光谱模型温度补偿设计

目的 为减少温度对便携仪器近红外光谱模型预测的影响, 尝试构建局部温度混合校正模型, 结合温度信息来预测不同温度下的苹果内部品质。方法 以16、24、32 ℃贮藏温度下红富士苹果为原料, 分别用内置微型光谱仪的自制便携式水果分析仪器获得其透射光谱, 结合温度传感器获取环境温度, 用阿贝折射仪测定苹果糖度。建立单一温度校正模型、全局温度混合校正模型和局部温度混合校正模型对不同温度的样本进行预测。结果 单一温度校正模型对不同温度下苹果糖度预测均方根误差为0.474~3.125% Brix; 当采用全局温度混合校正模型时能降低温度对光谱的影响, 预测均方根误差分布在0.488~0.533% Brix。根据待测样本的温度来构建多个局部温度混合校正模型, 对不同温度下苹果糖度的预测均方根误差为 0.462~0.500% Brix。结论 局部温度混合校正模型可以结合样本温度信息预测苹果糖度, 降低温度对模型的影响, 同时能减少初期建模成本。     

基于近红外光谱漫透射技术的苹果可溶性固形物含量在线检测

为研究苹果的内部品质,提高检测的速度和稳定性,将近红外光谱漫透射技术应用于在线检测研究,并采取偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立苹果内部的可溶性固形物含量(SSC)的定量模型。结果表明:采用一阶微分结合多元散射校正(MSC)预处理后的模型最稳定,校正集和预测集的标准差分别为0.17和0.39,校正集的相关系数也达到0.988 3。试验结果说明近红外光谱漫透射技术能够快速、无损地检测出苹果的可溶性固形物含量。