基于近红外光谱技术检测蓝莓可溶性固形物含量

采用近红外漫反射光谱技术对辽宁丹东蓝莓基地的六个蓝莓品种(埃利奥特、达柔、爱国者、北蓝、杜克、蓝丰)进行光谱分析,快速无损测定蓝莓可溶性固形物含量,利用一阶导数进行光谱预处理,主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)建立蓝莓可溶性固形物预测模型。结果表明,所建模型的相关系数(Corr.Coeff.)为0.91518、校正集标准偏差(RMSEC)为0.801、预测集标准偏差(RMSEP)为1.06。该方法快速、准确、无损,能准确地预测蓝莓中可溶性固形物含量。     

红提葡萄V_C含量的可见/近红外检测模型

为了建立红提葡萄VC含量的可见/近红外漫反射光谱检测模型,并评价其应用价值,应用不同的化学计量学建模方法和光谱预处理方法,在不同特征波长区间内建立定标模型,讨论建模效果,并通过预测集样品验证最优模型的精度。结果显示:在全光谱范围内,应用改进偏最小二乘法(MPLS)结合一阶导数、5点平滑、加权多元离散校正(WMSC)处理得到的定标模型效果最优,交互验证标准差SECV为0.054 3,定标决定系数R2cv为0.920 2,预测决定系数R2p为0.931 8,预测标准差SEP为0.050 0,残差平方和PRESS为0.188 0,预测相对分析误差RPD为3.640 0。故应用可见/近红外漫反射技术对红提葡萄果实VC含量进行快速无损检测是可行的,模型稳定且精度较高。     

玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的近红外检测

利用可见/近红外漫反射光谱技术,建立玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的快速检测模型。以不同温度(0、10℃)贮藏的玫瑰香葡萄为材料,在全波长光谱内(400~2 500 nm)采用改进偏最小二乘法(MPLS)建立以可溶性固形物(SSC)、总酸(TA)为评价指标的糖酸品质数学模型,讨论光谱采集方法、光谱预处理方法对建模效果的影响,比较不同贮藏温度模型及混合温度糖酸综合模型的适用性。结果显示:MPLS结合一阶导数、反相多元离散校正的处理方法适用于0℃及10℃贮藏果实SSC及10℃贮藏下TA的建模,验证标准差SEP分别为0.289、0.336、0.016,决定系数R2P为0.959 2、0.943 4、0.895 4,相对分析误差RPD为4.23、4.13、3.00;0℃果实的TA模型一阶导数与标准正常化相结合为最优,SEP为0.02,R2P为0.864 3,RPD为2.61。采用最优预处理方法建立的2种温度混合样品糖酸综合模型验证标准差SEP分别为0.390、0.027,决定系数R2P为0.920 5、0.8312,预测效果比单一温度建模略差。表明玫瑰香葡萄果实糖酸品质的近红外模型检测具有可行性,且分温度建模精度较高,综合模型需进一步完善。     

近红外漫反射无损检测赣南脐橙中可溶性固形物和总酸

目的:利用近红外漫反射无损检测技术对赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量进行相关研究。方法:通过自行设计的NIR光谱系统测定150个赣南脐橙可溶性固形物和总酸。120个赣南脐橙样品用来建模,其余30个用来验证模型的性能。采集完整赣南脐橙的近红外漫反射光谱(350～1800nm),光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和二阶微分预处理后,再分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),建立赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量的定量预测数学模型。结果:采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,可溶性固形物和总酸含量定量预测数学模型的相关系数分别为0.9263和0.9562,均方根误差分别为0.4102°Brix和0.018%。结论:近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价赣南脐橙的可溶性固形物和总酸含量。     

可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度

该研究的目的是建立可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的数学模型,评价可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的应用价值。果实硬度采用果皮脆性、果皮强度和果肉平均硬度作为评价指标。在可见/近红外光谱区域(400～2 500 nm),采用改进偏最小二乘法,对比分析了不同导数处理、不同散射及标准化处理的甜柿果实硬度定标模型。结果表明,对于果皮强度和果皮脆性,采用最小偏二乘法、一阶导数处理和标准多元离散校正处理建立的定标模型预测效果较好,RP2分别为0.858和0.862,SEP分别为0.094和0.157,RPD分别为2.47和2.63。对于果肉平均硬度,采用改进偏最小二乘法、一阶导数处理和标准正常化和去散射处理建立的定标模型预测效果较好,RP2为0.82,SEP为0.063,RPD为2.35。因此,可见/近红外漫反射光谱无损检测技术可用于甜柿果实硬度的无损检测。     

磨盘柿可溶性固形物的可见/近红外漫反射光谱无损检测

研究可见/近红外漫反射光谱技术快速检测磨盘柿可溶性固形物的方法。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),对比分析不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的果实可溶性固形物定标模型。结果表明：应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建果实可溶性固形物定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.8076和0.8085,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.4546°Brix和0.4482°Brix。这表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

枇杷内部品质近红外光谱无损检测

利用近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)对101个枇杷样品进行无损检测,测得样品的可溶性固形物(total soluble sdid,TSS)、可滴定酸和Vc含量,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)分别建立TSS、可滴定酸和Vc含量的定标模型。采用定标模型分别对TSS、可滴定酸和Vc的验证集样品进行预测,预测决定系数Rp2分别为0.906,0.745,0.554,预测均方根误差(root-meansquare error of prediction,RMSEP)分别为0.628,0.048,2.230,且TSS的相对分析误差(relative prediction deviation,RPD)为3.31,可滴定酸和Vc的RPD分别为2.00,1.52。表明建立的枇杷TSS的定标模型可用于实际检测,枇杷的可滴定酸和Vc含量可采用近红外光谱进行检测,但检测精度有待于进一步的提高。     

近红外漫反射光谱预测久保桃查溶性固形物初步实验研究

以150个久保桃果实为标准样品,20个果实为验证样品,研究近红外光谱漫反射技术预测久保桃内部可溶性固形物含量的方法.实验结果表明,一阶微分处理的光谱和化学值采用改进偏最小二乘法建立的预测模型具有较高的相关性,预测久保桃样品的可溶性固形物含量范围为10.2～13.2°Brix,其平均值为12.0°Brix,实测值与预测值偏差(bias)为-0.381,标准预测误差(SEP)为0.427,相关系数为0.701.预测结果表明,采用600～1848nm近红外漫反射光谱无损检测久保桃可溶性固形物是可行的.     

基于可见-近红外漫反射光谱技术的葡萄贮藏期间可溶性固形物定量预测

利用可见-近红外漫反射光谱技术,建立不同品种葡萄贮藏期间可溶性固形物含量定量预测的通用模型。以10 ℃贮藏的玫瑰香葡萄、马奶葡萄、红提葡萄的混合光谱为定标材料,探讨不同化学计量学建模方法、不同光谱预处理方法、间隔点、平滑数以及不同特征波长区间选择对建模效果的影响及模型的品种适用性。结果显示,采用改进偏最小二乘法,16 点平滑,间隔点数16 点,结合二阶导数、去散射的处理方法,在波长范围408～1 092.8 nm内建立的模型效果最优,其交互验证误差和交互验证判定系数R2CV分别为0.308 7、0.980 2。由3 种葡萄混合组成的预测集对模型进行评价,预测标准差0.354、预测判定系数Rp2为0.980 8、验证相对分析误差为6.22、预测残差平方和为7.993。模型对单一品种预测Rp2均达到0.94以上。因此,葡萄果实可溶性固形物含量的近红外预测模型具有可行性,可同时适用于多种葡萄品种。     

基于近红外光谱技术的黄桃脆片可溶性固形物和硬度定量检测方法

以多批次黄桃脆片为分析对象,分别采集了可见/短波近红外光谱(400~1000 nm)和长波近红外光谱(1000~2500 nm)原始信息,分别采用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、移动平均平滑(MS),一阶导数(1-Der)预处理后,建立了全波段线性偏最小二乘法(PLS)和非线性支持向量机(SVM)预测模型,并结合外部试验进行可行性验证。结果表明,基于MSC-SVM的可见/短波红外光谱模型对可溶性固形物预测效果最佳,验证集的决定系数(R p)、预测均方根误差(RMSEP)、相对预测偏差(RPD)分别为0.761,1.998%和1.532;而基于MSC-SVM的长波近红外光谱模型对硬度预测效果相对最佳,对应R p、RMSEP和RPD分别为0.862,0.292 kg和1.991。基于近红外光谱系统可以实现对大批量黄桃脆片品质参数的快速无损检测。