基于近红外光谱及模型传递的苹果可溶性固形物含量检测

发布时间：2021-02-10 22:06

　　我国是世界上苹果种植面积和产量最大的国家,由于苹果总体质量不佳,导致苹果出口率较低。可溶性固形物含量（Soluble Solids Content,SSC）是评价苹果内部质量的重要指标。传统的SSC检测方法破坏性大,且费时费力。因此,探索一种苹果内部品质快速检测方法,对促进我国苹果产业的发展至关重要。国内外大量研究表明,近红外光谱可以实现水果内部品质的无损检测,然而因其点状光谱测量的特点,大大限制其在工厂化在线检测方面的应用。高光谱成像技术,具有图谱合一的数据优势,是当前开展水果品质检测的热门技术。但是,由于该类型仪器昂贵,大多数研究仅用到可见-近红外图谱数据,在近红外区域的研究较少。此外,无论是近红外点状光谱仪,还是高光谱成像仪,两类仪器所测光谱存在差异,如何利用不同仪器的光谱数据构建适用于多类仪器的水果品质检测模型是当前研究的新方向。围绕这些问题,本论文以苹果为研究对象,利用高光谱成像仪和傅里叶变换红外光谱仪探索苹果内部品质快速检测方法和普适模型构建,开展的主要工作如下:（1）对近红外高光谱（NIR-HSI）进行光谱分析和预处理,结合特征波长选择算法,提取用于测量苹果SSC的有效波... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

安徽大学硕士学位论文9第二章材料与方法2.1实验材料本论文实验样本为苹果，分批次从北京市水果批发市场购买。为了确保建立稳定的模型，样本的可溶性固形物含量（SSC）的合理分布至关重要，共计160个表面无损坏或疤痕的富士苹果被用于实验。样本清洗后，将其在（20±1）°C的实验室环境中放置24小时，尽量消除温度对测量结果造成的影响[35]。在获取测量数据之前，为了保证光谱和SSC的理化值测量在同一位置，将每个苹果样本的赤道部位做标。模型样本集随机分为校正集和预测集，比例为3:1。2.2实验仪器2.2.1近红外高光谱成像系统图2.1是近红外高光谱成像系统，被用于获取样品的NIR-HSI反射图像。由一个高光谱成像仪(ImSpectorN25E,SpectralImagingLtd,Oulu,Finland)，两个150W卤素灯面光源，一个320×256像素的近红外摄像机阵列(Xeva-2.5-320,XenicsLtd,Belgium)，一个由步进电机控制的精密移动平台(EZHR17EN,AllMotion,Inc.,USA)和计算机（DellE6520，IntelCorei7-2620M@2.70GHz，RAM4G）组成。高光谱成像仪的光谱范围为930–2548nm，光谱分辨率为8nm。图2.1ImSpectorN25E结构图Fig.2.1Schematicofhyperspectralimagingsystem

第二章材料与方法102.2.2傅里叶变换型光谱仪傅里叶变换近红外光谱仪AntarisⅡ（ThermoFisherScientificInc.,USA）如图2.2所示，该仪器的光谱范围1000-2500nm，光谱分辨率为0.2nm，共计3112波段。将苹果茎-花萼轴水平放在设备上，赤道周围的标记位置被钨丝灯照亮，用高灵敏度InGaAs检测器收集观测区域的漫反射光谱。对于每个苹果，16次扫描的平均光谱记为样本反射率。光谱采集后，立即通过传统的破坏性测试测量被测样品的SSC值。图2.2傅里叶变换近红外光谱仪Fig.2.2AntarisIIFT-NIRAnalyzer2.2.3数字折光仪本论文使用数字折光仪(PAL-1,ATAGO,Tokyo,Japan)测定苹果SSC含量，如图2.3所示。其原理是利用光在不同介质的折射率不同，在测量前，需要使用清水标定。图像采集后，从标记的部分切下一块带有果皮的苹果（10mm），手动挤压榨汁并通过纱布过滤苹果汁后滴到折光仪的镜面上，读取并记录观测样本的SSC值。图2.3数字折光仪Fig.2.3ATAGOdigitalrefractometer


本文编号：3028065