鲜枣轻微损伤与可溶性固形物的近红外光谱在线无损检测研究

发布时间：2018-05-08 21:42

  本文选题：近红外光谱 + 在线　； 参考：《山西农业大学》2015年硕士论文

【摘要】：鲜枣以其自身的特点,极具营养滋补功能和药用价值,一直受到广大人群的普遍青睐与赞可。然而,鲜枣在采摘、贮藏、包装、运输及销售等诸多环节中常因碰撞、挤压、摔伤等因素造成鲜枣果实不同程度的轻微损伤,其短时间内造成的枣外观品质变化很小,肉眼难以分辨,但若不及时剔除损伤枣,其不断产生的乙烯物质,会加速其自身与其他正常鲜枣的成熟与腐烂,大大缩短鲜枣的贮藏期与货架期将会造成极大的经济损失,直接影响鲜枣的市场价值。因此,建立一套快速、简便、准确的识别轻微损伤鲜枣的判别方法,成为目前急需解决的问题。本研究以鲜食枣中的壶瓶枣为研究对象,基于搭建的鲜枣轻微损伤在线无损检测装置系统,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合,分析壶瓶枣在3种旋转速度情况下,对3种轻微损伤方式下的壶瓶枣与完好壶瓶枣样本进行判别研究,建立了与.之相应的在线定性判别分析模型；同时本研究还对完好壶瓶枣样本可溶性固形物(SSC)指标进行了理化性质的分析及测定,基于近红外光谱分析技术建立了完好壶瓶枣样本SSC在线无损检测的定量分析模型。主要进行了以下几方面的研究：(1)针对现有轻微损伤鲜枣在线无损检测技术的不足,以鲜枣近红外光谱静态无损检测技术为理论基础,结合计算机学、机械学、电学和化学计量学,初步设计完成了轻微损伤鲜枣在线无损检测实验装置,该装置包括机械输送系统、旋转摩擦系统、光谱采集系统。为轻微损伤鲜枣的在线实时无损检测提供了硬件支持。(2)针对轻微损伤壶瓶枣及完好壶瓶枣在线实时不易检测特点,基于搭建的鲜枣轻微损伤在线无损检测装置系统,在3种旋转速度(1.5r/min、2.0 r/min、2.5 r/min)情况下,采集3种轻微损伤方式下壶瓶枣与完好壶瓶枣的可见近红外全光谱数据。(3)在全光谱波段400-2450nm范围内,分析对比了3种旋转速度(1.5r/min、2.0 r/min、2.5 r/min)对3种轻微损伤方式下壶瓶枣与完好壶瓶枣总体判别精度的影响。通过采用不同光谱预处理方法,分析比较建立线性偏最小二乘判别分析(PLS-DA),非线性极限学习机(ELM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种定性判别模型。研究结果得出,所设定的三种旋转速度当中,与以1.5r/min、2.5r/min旋转速度对3种轻微损伤方式下壶瓶枣与完好壶瓶枣在线检测总体判别精度相比,以2.0 r/min旋转速度所获得的在线检测总体判别精度更高,采用原始全光谱数据作为ELM模型输入量,建立FS-ELM判别模型对4种未知样本的正确识别率分别为100%、85.71%、83.33%、100%,总的正确判别率为92.26%。由此得出,壶瓶枣以2.0 r/min旋转速所建立的FS-ELM预测判别分析模型取得了较优的判别效果。(4)在全光谱波段400-2450nm范围内,采用RC回归系数法与SPA算法优选特征波长,分别作为建立PLS-DA、ELM和LS-SVM定性判别模型的输入量,得到壶瓶枣3种旋转速度(1.5r/min、2.0 r/min、2.5 r/min)各自相对应的6种判别分析模型。研究结果得出,将判别模型简化后,1.5r/min旋转速度对4种未知样本有较高的正确判别率,采用RC算法优选14个特征波长,分别为687nm、773nm、829nm、963nm、1065nm、1119nm、 1294nm、1333nm、1379nm、1417nm、1658nm、1814nm、1908nm和2134nm,所建立的RC-LS-SVM在线检测判别模型对4种未知样本的正确判别率分别达到83.33%、85.71%、100%、83.33%,总的正确判别率为88.09%。3种不同旋转速度都会对轻微损伤壶瓶枣检测判别模型准确率造成影响,同时该实时在线检测系统在一定程度上还存在相关问题,需进一步提高改进。(5)在全光谱波段400-2450nm范围内,分析对比了3种旋转速度(1.5r/min、2.0 r/min、2.5 r/min)对完好壶瓶枣SSC在线检测预测模型精度的影响。将原始光谱数据做不同的预处理,建立PLSR在线检测定量分析模型。研究结果得出,所设定的3种旋转速度当中,与以2.0r/min、2.5r/min旋转速度对完好壶瓶枣SSC在线检测预测模型精度相比,采用OSC处理方法,以1.5r/min旋转速度所获得的FS-PLSR在线检测预测模型精度较优,其建模结果Rc为0.876,RMSEC为1.846；Rp为0.763,RMSEP为1.792。由此得出,壶瓶枣以1.5r/min旋转速度所建立FS-PLSR预测模型取得了较优的预测效果。(6)在全光谱波段400-2450nm范围内,采用RC回归系数法与SPA算法优选特征波长,分别建立RC-PLSR和SPA-PLSR定量分析模型。研究结果得出,壶瓶枣以1.5r/min旋转速度建立的在线检测预测模型中,采用RC回归系数法算法优选的13个特征波长,分别为796nm、915nm、993nm、1362nm、1463nm、1662nm、1816nm、1953nm、1984nm、 2134nm、2198nm、2255nm和2415nm,所建立的RC-PLSR在线预测模型对壶瓶枣SSC有较优的预测结果,其Rc为0.846,RMSEC为1.962,Rp为0.782,RMSEP为2.247。该研究为完好壶瓶枣SSC的实时在线检测提供了新的理论基础。
[Abstract]:In this paper , a rapid , simple and accurate method for identifying mild damaged fresh jujube is established , which can greatly shorten the storage period and shelf life of fresh jujube .
A quantitative analysis model for online nondestructive testing of fresh Chinese date was established based on near infrared spectroscopy . ( 4 ) In the range of 400 - 2450nm , using RC regression coefficient method and SPA algorithm to determine the optimal characteristic wavelength , 6 kinds of discriminant analysis models corresponding to three rotational speeds ( 1.5r / min , 2.0 r / min , 2.5 r / min ) were established respectively . The results show that the correct discrimination rate of the model for 4 unknown samples is 83.33 % , 85.71 % , 1294nm , 1333nm , 1379nm , 1417nm , 1658nm , 1814nm , 1908nm and 2134nm , respectively . ( 5 ) In the range of 400 - 2450nm , the influence of three rotational speeds ( 1.5 r / min , 2.0 r / min , 2.5 r / min ) on the accuracy of online detection and prediction model of SSC in intact pot was analyzed .
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本文编号：1863192