库尔勒香梨感官及理化指标的定量无损检测

目的 利用高光谱成像技术建立库尔勒香梨分级指标的快速检测方法。方法 选择采摘期香梨作为研究样本, 以颜色（a*）、硬度（带皮硬度, Hardness）和可溶性固形物（soluble solids content, SSC）为研究指标, 使用高光谱成像系统采集样本900~1700 nm范围波长的漫反射光谱。提取样本感兴趣区域（region of interest, ROI）的光谱进行预处理, 采用多元散射校正（muliplication scattering correction, MSC）、标准正态变量变换（standard normal variable transformation, SNV）及其分别与卷积平滑滤波法（savitzky-golay, S-G）相结合的组合处理方法。基于不同的预处理结果建立偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）预测模型, 以验证集相关系数(Rv)和均方根误差(RMSEv)对模型进行评价。为进一步优化模型, 采用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）筛选特征波长, 并建立PLSR模型和最小二乘支持向量机（least square-support vector machine, LS-SVM）模型对比建模效果。结果 采用MSC-SG-PLS建立的模型判别准确率最高, 颜色预测模型的Rv和RMSEv值分别达到0.844和0.402; 硬度预测模型的Rv和RMSEv值分别达到0.823和0.417 kg/mm2; 可溶性固形物预测模型的Rv和RMSEv值分别达到0.902和0.301 %。采用CARS算法建立的LS-SVM模型效果最佳, 香梨颜色、硬度和SSC的模型预测值与标准理化值的相关系数分别为0.873、0.908和0.916, 均方根误差分别为0.375、0.385 kg/mm2和0.346 %。结论 研究表明, 利用高光谱成像技术可以实现库尔勒香梨多品质参数的无损检测。