| 紫外/可见光谱技术无损检测苹果的挤压损伤 |
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| 引用本文： | 尚静,张艳,孟庆龙. 紫外/可见光谱技术无损检测苹果的挤压损伤[J]. 包装工程, 2019, 40(13): 25-30 |
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| 作者姓名： | 尚静 张艳 孟庆龙 |
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| 作者单位： | 贵阳学院,贵阳,550005;贵阳学院,贵阳,550005;贵阳学院,贵阳,550005 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61505036）；贵州省科技厅联合基金（黔科合LH字[2014]7174号）；贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2018]290）；贵州省普通高等学校工程研究中心项目（黔教合KY字[2016]017）；贵阳市财政支持贵阳学院学科与硕士点建设项目【SY-2019】 |
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| 摘 要： | 目的 通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法，建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻（KNN）识别模型和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）识别模型。方法 以挤压损伤苹果和无损苹果为研究对象，采用光谱仪采集2种苹果的光谱反射率，综合比较不同光谱预处理方法（二阶微分（SD）、标准正态变换（SNV）和多元散射校正（MSC））对各模型识别效果的影响，并利用主成分分析方法（PCA）对预处理后的光谱数据进行降维，并提取能反映损伤苹果的特征光谱。结果 采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前7个主成分（P1—P7）作为特征光谱数据，有效地实现了光谱数据的降维；二阶微分对光谱反射率预处理的效果最好；3种判别模型均能满足实际要求，且SD+Fisher和SD+PLS-DA识别模型对校正集和预测集样本的总正确识别率均高达100%。结论 研究结果有助于实现挤压损伤苹果的快速识别。
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| 关 键 词： | 光谱技术 无损检测 模式识别 损伤苹果 |
| 收稿时间： | 2019-03-18 |
| 修稿时间： | 2019-07-10 |
Detection of Pressed Damage on Apples Based on UV/VIS Spectroscopy |
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| SHANG Jing,ZHANG Yan and MENG Qing-long. Detection of Pressed Damage on Apples Based on UV/VIS Spectroscopy[J]. Packaging Engineering, 2019, 40(13): 25-30 |
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| Authors: | SHANG Jing ZHANG Yan MENG Qing-long |
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| Affiliation: | Guiyang University, Guiyang 550005, China,Guiyang University, Guiyang 550005, China and Guiyang University, Guiyang 550005, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | spectroscopy technology nondestructive detection pattern recognition pressed apple |
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