基于高光谱成像技术的水果品质无损检测研究

发布时间：2023-03-11 00:28

　　我国是世界上水果生产大国之一,水果的年产量居世界首位,但水果出口量占产量比重与发达国家相比仍处于较低水平,而影响水果出口量的重要因素之一的则是水果品质。目前,水果品质成为了水果能否进入国内高端市场和国外市场的基本因素。除了通过改进种植技术来提高水果品质外,精细化的水果品质检测技术及评价标准也是市场亟需的。近年来,高光谱成像技术作为一种快速、无损、简便的成像检测技术已经在水果品质无损检测方面得到了广泛应用,并且该技术具有“图谱合一”的优点,更加适合用于水果品质的无损检测。因此,本研究以草莓和肥城桃为研究对象,针对成熟期、保鲜期和采后期三个时期,利用便携式高光谱成像仪获取高光谱数据,采用仪器测定理化数据值(可溶性固形物(soluble solids content,SSC)、硬度),结合化学计量学方法建立草莓和肥城桃成熟期定性判别模型及保鲜草莓(SSC)和采后肥城桃(SSC和硬度)定量预测模型,并对肥城桃内部品质进行可视化分析。主要研究结论如下:(1)基于高光谱成像技术草莓成熟度的现场评价,在田间获取了未成熟、半成熟和成熟草莓高光谱数据,实验室采集数据作对比,通过多元散射校正算法(mult...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 水果品质无损检测技术
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 高光谱成像技术用于水果品质检测的国外现状
        1.3.2 高光谱成像技术用于水果品质检测的国内现状
    1.4 研究内容与技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
    1.5 本章小结
2 实验设备与方法
    2.1 实验设备
        2.1.1 高光谱成像系统
        2.1.2 数显折射仪
        2.1.3 指针式水果硬度计
        2.1.4 其他辅助设备
    2.2 数据分析方法
        2.2.1 异常样本剔除
        2.2.2 光谱预处理方法
        2.2.3 样本集划分算法
        2.2.4 特征波长选取方法
    2.3 化学计量学建模方法
        2.3.1 定性分析方法
        2.3.2 定性模型评价方法
        2.3.3 定量分析方法
        2.3.4 定量模型评价方法
    2.4 数据处理软件
    2.5 本章小结
3 基于高光谱成像技术的草莓成熟度现场评价
    3.1 引言
    3.2 草莓样本及光谱采集
        3.2.1 草莓样本
        3.2.2 光谱采集
    3.3 草莓光谱特征及主成分分析
        3.3.1 草莓光谱特征
        3.3.2 主成分分析
    3.4 提取特征波长
        3.4.1 特征波长XL提取
        3.4.2 特征波长CAS提取
        3.4.3 特征波长SPA提取
    3.5 草莓成熟度判别模型
    3.6 本章小结
4 基于高光谱成像技术的壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物检测
    4.1 引言
    4.2 样本制备
    4.3 涂膜草莓高光谱图像采集和理化性质测定
    4.4 草莓样本SSC和光谱分析
    4.5 草莓样本理化性质分析及光谱数据处理
        4.5.1 异常样本剔除
        4.5.2 样本集划分和光谱预处理
    4.6 提取特征波长
    4.7 PLSR和 SVR模型的建立
    4.8 草莓样本图像主成分分析
    4.9 本章小结
5 高光谱成像技术快速和无损检测采后肥城桃品质
    5.1 引言
    5.2 肥城桃光谱信息和理化性质的采集
        5.2.1 肥城桃样本
        5.2.2 理化指标测定
    5.3 肥城桃光谱和理化性质数据分析
        5.3.1 肥城桃光谱特征
        5.3.2 异常样本剔除
        5.3.3 样本集划分
    5.4 提取特征波长
        5.4.1 特征波长CARS提取
        5.4.2 特征波长SPA提取
    5.5 MLR模型建立
    5.6 SSC和硬度可视化分析
    5.7 成熟期预测
        5.7.1 特征波长SFS提取
        5.7.2 ANN预测模型
    5.8 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3758847