鲜枣品质在线光谱无损检测与分选系统研究

发布时间：2020-11-19 01:15

　　 中国作为鲜枣的原产国,鲜枣产量居世界之首,然而出口比例却非常低,究其原因主要是由于我国鲜枣在线检测技术比较落后,鲜枣商品化水平低。鲜枣品质检测分选是促进鲜枣增值、提高鲜枣产业利润的主要方法之一,通过鲜枣品质检测分选能够推动鲜枣的商品化与品牌化发展,因而,实现鲜枣内外部品质的检测分选是非常必要的。目前,国内外对鲜枣品质在线无损检测分选的研究报道还较少,相关的无损检测技术和分选方法还不够成熟,国内还没有鲜枣内外部品质在线无损检测设备,而少数国外水果品质在线检测分选装备由于其昂贵的价格,不能够大范围普及应用。本研究以冬枣为研究对象,以可溶性固形物和轻微损伤为鲜枣内外部品质的研究指标,设计出鲜枣品质的在线光谱无损检测分选装置；利用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法建立了鲜枣内部品质预测模型和外部损伤判别模型,并对所建模型进行精确度和稳定性的分析比较,优选出最佳建模方法,最后通过在线检测装置验证该方案的可行性和正确率。本文主要做了如下几方面的研究：(1)鲜枣品质在线光谱无损检测分选装置的设计和检测控制软件的开发。结合机械学、电子学和计算机技术,研制开发了基于近红外光谱技术的鲜枣内外部品质在线无损检测与分选系统,系统包括机电控制部分、数据采集部分、数据处理部分和分选执行部分,并且设计开发了相应的检测控制软件,实现鲜枣检测分选过程中的实时控制、数据显示和结果统计等功能。(2)对鲜枣内部品质指标一可溶性固形物在可见／近红外波段的特征波长提取及预测模型建立。在全光谱波段范围内,对经过不同预处理方法后的光谱数据建立PLS定量分析模型,确定最佳预处理方法—9点平滑；然后,对经过9点平滑预处理后的数据进行RC、SPA、CARS三种方法的特征波长提取；最后,对各自提取的特征波长数据以及全波段数据分别建立PLS模型和LS-SVM模型,分析比较所建立模型精度,最终选取RC-LS-SVM法为最佳冬枣样品SSC值预测模型,其中RC为0.9347,RMSEC为0.9928,RP为0.9176,RMSEP为1.0828。(3)对鲜枣外观品质指标—轻微损伤在可见／近红外波段的特征波长提取及预测模型建立。在全光谱波段范围内,对经过不同预处理方法后的光谱数据建立PLS定量分析模型,确定最佳预处理方法—9点平滑；然后,对经过9点平滑预处理后的数据进行RC、SPA、CARS三种方法的特征波长提取；最后,对各自提取的特征波长数据以及全波段数据分别建立PLS模型和LS-SVM模型,分析比较所建立模型精度,最终选取RC-LS-SVM法为最佳冬枣样品轻微损伤判别模型,判别精度达到97.50%。(4)鲜枣品质在线光谱无损检测分选系统精确度验证。利用本研究所设计的系统对不同可溶性固形物含量的鲜枣样本和轻微损伤鲜枣样本分别进行检测分选,以验证检测分选装置的精确度。结果表明,本研究所设计系统方案具有可行性且能够达到较高分选准确率。
【学位单位】：山西农业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：S665.1;S226.5
【部分图文】：

图１－１我国２００３年？２０１４年红孝总产量??Ｆｉｇｌ－Ｉ?Ｃｈｉｎｅｓｅ?ｊｕｊｕｂｅ?０山ｐｕｔ?ｉｕ?化ｅ?ｐｅｒｉｏｄ?ｏｆ?２００３？２０１４??随着精准农业的发展和农业现代化进程的推进，农副产品的商品化已成为增加农、促进国民经济增长的重要赵势。鲜麥品质分选作为鲜麥产业链的第一环，是实商品化和提高商品质量的重要手段和关键环节。首先，当娶成熟，麥林进行大范时，如果不及时剔除鲜麥中所惨杂的损伤果，损伤果所产生的乙稀将会加速其自，并影响到其他正常要果的品质，缩短巧果实的保存时间，影响鲜麥的定价，造不必要的损失。此外，采摘后的鲜麥，采用检测分选技术将损伤果剔除后，根据各项品质参数进行分选归类，通过检测分选的鲜巧，可Ｗ在大小、形状、色泽、、含糖量等方面基本保持一致，有利于商品的包装、运输和储藏，还能促进红麥化和品牌化发展，提升红孝产品的附加值、增加红娶产业的经济效益，提高红麥市场竞争力。因此，无论是鲜麥的直接销售，还是作为红要加工的原材料，鲜夢检测分选技术对于打造我国红娶产业的自主品牌、推动我国红麥产业的商品化进重要意义Ｗ。??

图１－２技术路线图??Ｆｉｇ?１－２?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?民ｏｕｔｅ??１．５本章小结??本章作为绪论部分，对本论文的研究背景与意义、在线无损检测技术、近红外光谱??检测技术、研究内容进行了简单地介绍。首先，在＂研究背景与意义＂部分，对我国红??麥产业的发展现状进行了说明，指出了在传统农业向精准农业转型的大背景下，鲜麥品??质分选作为红巧产业的首要环节对于提高农副产品的附加值，打造传统水果的品牌效益??具有重要意义；其次，在＂在线无损检测技术概述＂部分，从多个方面入手，对目前常??用的水果实时检测和分选技术做了介绍，同时指出了各种技术的优势和弊端。此后，在??介绍无损检测技术的基础上，在＂近红外光谱检测技术＂部分对国内外基于近红外分析??方法实现水果理化指标检测和分选的进展做出了综述。最后，在＂研究内容＂部分，分??别阐述了该论文的研究目标、研究内容与技术路线。??－１０－??

本研究中近红外光谱数据采集仪器为美国ＡＳＤ公司设计的ＡＳＤ巧ｅｌｄｓｐｅｃ?３型波谱??仪Ｗ及相应的配套设备（反射探头、光纤、光源和安装有配套软件的计算机等），外观??如图２－１所示。该光谱仪波长检测范围为３５０－２５００ｎｍ，具有较高的光谱分辨率，能够??实时查看光谱反射曲线，同时还具有可重复性强、可靠性和信噪比高的优点，而且仪器??的功耗很小，可连续工作９小时Ｗ上。??春??４?巧！??图２－１?Ａ犯Ｆｉｅｌｄｓｐｅｃ?３型波谱仪??Ｆｉｇ２－１?ＡＳＤ?Ｆｉｅｌｄｓｐｅｃ?ｔｙｐｅ?３?ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ??２丄２可溶性固形物（Ｓｏ山ｂｌｅ?ｓｏｌｉｄｓ?ｃｏｎｔｅｎｔ，ＳＳＣ）含量检测设备??本研究中鲜安样本的ＳＳＣ指标检测设备为ＰＲ－１０１型数显折射计，如图２－２所示。??该折射计被广泛应用于果汁、食物等材料的糖度测量中，其测量范围为０．０－４５．０?ＯＢｒｉｘ，??测量精度为±化１，其理想工作环境为５－４０’Ｃ，并能实现自动温度补偿，因此能够满足我??们对鲜麥糖度指标的测量要求。同时该折射仪具有数字显示功能，可Ｗ方便的读出糖度??数值。??－１１?－??
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本文编号：2889482