樱桃番茄内部品质近红外光谱检测方法研究及便携式装置研发
发布时间：2022-01-25 15:21
樱桃番茄色泽鲜艳、形态优美、味美可口、营养丰富,深受广大消费者的喜爱。在市场需求不断扩大的背景下,樱桃番茄产业正在迅猛发展,但在果品产中监控和产后处理上存在许多不足,同时,随着人们生活水平逐步提高,消费者对水果的内部品质提出了更高的要求。研究樱桃番茄内部品质快速无损检测方法并开发便携式检测装置,对提高樱桃番茄商品化处理水平,促进樱桃番茄产业智能化发展具有重要意义。本研究采用近红外光谱技术,结合化学计量学方法,建立精度高、稳定性好、温度适应性强的樱桃番茄内部品质指标定量模型,并研发一款基于Android系统的便携式樱桃番茄内部品质检测装置。本研究的主要内容与结论如下:1.樱桃番茄内部品质的近红外光谱检测方法研究。研究基于近红外光谱技术的樱桃番茄可溶性固形物和番茄红素含量的快速无损检测方法,采集樱桃番茄样品的漫反射近红外光谱并采用理化分析方法测定可溶性固形物和番茄红素含量的参考值,结合多种光谱预处理方法和变量筛选方法,建立可溶性固形物含量和番茄红素含量的偏最小二乘法（PLS）定量模型。结果显示,采用2阶9点Savitzky-Golay平滑对近红外光谱进行预处理,然后利用连续投影偏最小二乘法...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2.1ACO 流程图Figure 2.1 ACO flowchart除法基于 PLS 回归系数分析，用来剔除近红[60]。无信息变量消除法将随机变量（噪剔除建立 PLS 模型，得到模型回归系数商值确定变量能否用于建模[61]。其算法
图 2.1ACO 流程图Figure 2.1 ACO flowchart变量消除法除法是基于 PLS 回归系数分析，用来剔除近红外光谱选算法[60]。无信息变量消除法将随机变量（噪声信息证逐一剔除建立 PLS 模型，得到模型回归系数矩阵，，根据商值确定变量能否用于建模[61]。其算法流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]樱桃番茄可溶性固形物含量的可见/近红外透射光谱无损检测[J]. 王凡,彭彦昆,汤修映,李龙,李永玉. 中国食品学报. 2018(10)
[2]光谱分析技术在水果品质与安全检测中的应用[J]. 沈宇,王风云,郑纪业,房胜,李哲,张琛. 中国农业信息. 2018(03)
[3]近红外漫反射技术在食品分析方面的应用进展[J]. 史倩茹,戴军,蒋彩云. 江苏调味副食品. 2018(03)
[4]基于近红外技术快速检测青金桔果粉中β-胡萝卜素含量[J]. 刘欣,马金爽,张晓青,王潇哲,陈园园,王林祥,刘红,韩长日. 海南师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[5]基于近红外光谱的四元调和食用油定量分析[J]. 李淑娟,卞希慧,李倩,范清杰,陈娇娇. 天津科技大学学报. 2018(03)
[6]随机森林算法的水果糖分近红外光谱测量[J]. 李盛芳,贾敏智,董大明. 光谱学与光谱分析. 2018(06)
[7]圣女果品质特征及检测技术研究进展[J]. 田华,汪金萍,王远. 食品研究与开发. 2018(11)
[8]温度干扰下的葡萄糖水溶液近红外光谱修正方法与比较[J]. 孙翠迎,韩同帅,郭超,盛伟楠,刘瑾. 光谱学与光谱分析. 2017(11)
[9]便携式番茄多品质参数可见/近红外检测装置研发[J]. 王凡,李永玉,彭彦昆,李龙. 农业工程学报. 2017(19)
[10]基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用[J]. 袁雷明,郭珍珠,陈孝敬,蔡健荣,孙力,施一剑. 食品安全质量检测学报. 2017(09)
博士论文
[1]基于介电频谱与光谱技术的水果内部品质无损检测方法研究[D]. 王转卫.西北农林科技大学 2018
[2]近红外光谱建模方法及温度效应研究[D]. 单瑞峰.南开大学 2014
[3]基于电子鼻和电子舌的樱桃番茄汁品质检测方法研究[D]. 洪雪珍.浙江大学 2014
[4]基于近红外光谱技术的板栗品质无损检测方法研究[D]. 刘洁.华中农业大学 2011
[5]基于可见/近红外光谱的水果糖度检测模型优化及应用研究[D]. 徐惠荣.浙江大学 2010
[6]南果梨内在品质近红外光谱无损检测技术研究[D]. 李东华.沈阳农业大学 2009
硕士论文
[1]基于可见/近红外光谱技术的抹茶品质快速无损检测方法及便携式装备研发[D]. 孙浩.江苏大学 2018
[2]基于CNN的苹果内部水心近红外光谱检测研究与实现[D]. 徐亚琴.湖南大学 2018
[3]基于近红外光谱的苹果硬度便携式检测设备研究[D]. 陈建新.西北农林科技大学 2018
[4]基于Android平台的车辆识别码识别技术的研究[D]. 刘宾坤.大连交通大学 2017
[5]果品品质微型检测装置的研制与开发[D]. 司志刚.济南大学 2017
[6]基于光学传感器技术的红茶通氧发酵过程在线监测研究[D]. 张彬.江苏大学 2017
[7]样品相关因素对梨糖度可见/近红外光谱检测影响的研究[D]. 曹松涛.浙江大学 2017
[8]在树果实品质快速检测的方法研究[D]. 郭成.江苏科技大学 2017
[9]基于手机的光谱仪信号采集与处理系统的设计[D]. 张聪.重庆大学 2017
[10]基于Android系统的液滴视频检测平台设计[D]. 石高强.北京邮电大学 2017
本文编号：3608774
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2.1ACO 流程图Figure 2.1 ACO flowchart除法基于 PLS 回归系数分析，用来剔除近红[60]。无信息变量消除法将随机变量（噪剔除建立 PLS 模型，得到模型回归系数商值确定变量能否用于建模[61]。其算法
图 2.1ACO 流程图Figure 2.1 ACO flowchart变量消除法除法是基于 PLS 回归系数分析，用来剔除近红外光谱选算法[60]。无信息变量消除法将随机变量（噪声信息证逐一剔除建立 PLS 模型，得到模型回归系数矩阵，，根据商值确定变量能否用于建模[61]。其算法流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]樱桃番茄可溶性固形物含量的可见/近红外透射光谱无损检测[J]. 王凡,彭彦昆,汤修映,李龙,李永玉. 中国食品学报. 2018(10)
[2]光谱分析技术在水果品质与安全检测中的应用[J]. 沈宇,王风云,郑纪业,房胜,李哲,张琛. 中国农业信息. 2018(03)
[3]近红外漫反射技术在食品分析方面的应用进展[J]. 史倩茹,戴军,蒋彩云. 江苏调味副食品. 2018(03)
[4]基于近红外技术快速检测青金桔果粉中β-胡萝卜素含量[J]. 刘欣,马金爽,张晓青,王潇哲,陈园园,王林祥,刘红,韩长日. 海南师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[5]基于近红外光谱的四元调和食用油定量分析[J]. 李淑娟,卞希慧,李倩,范清杰,陈娇娇. 天津科技大学学报. 2018(03)
[6]随机森林算法的水果糖分近红外光谱测量[J]. 李盛芳,贾敏智,董大明. 光谱学与光谱分析. 2018(06)
[7]圣女果品质特征及检测技术研究进展[J]. 田华,汪金萍,王远. 食品研究与开发. 2018(11)
[8]温度干扰下的葡萄糖水溶液近红外光谱修正方法与比较[J]. 孙翠迎,韩同帅,郭超,盛伟楠,刘瑾. 光谱学与光谱分析. 2017(11)
[9]便携式番茄多品质参数可见/近红外检测装置研发[J]. 王凡,李永玉,彭彦昆,李龙. 农业工程学报. 2017(19)
[10]基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用[J]. 袁雷明,郭珍珠,陈孝敬,蔡健荣,孙力,施一剑. 食品安全质量检测学报. 2017(09)
博士论文
[1]基于介电频谱与光谱技术的水果内部品质无损检测方法研究[D]. 王转卫.西北农林科技大学 2018
[2]近红外光谱建模方法及温度效应研究[D]. 单瑞峰.南开大学 2014
[3]基于电子鼻和电子舌的樱桃番茄汁品质检测方法研究[D]. 洪雪珍.浙江大学 2014
[4]基于近红外光谱技术的板栗品质无损检测方法研究[D]. 刘洁.华中农业大学 2011
[5]基于可见/近红外光谱的水果糖度检测模型优化及应用研究[D]. 徐惠荣.浙江大学 2010
[6]南果梨内在品质近红外光谱无损检测技术研究[D]. 李东华.沈阳农业大学 2009
硕士论文
[1]基于可见/近红外光谱技术的抹茶品质快速无损检测方法及便携式装备研发[D]. 孙浩.江苏大学 2018
[2]基于CNN的苹果内部水心近红外光谱检测研究与实现[D]. 徐亚琴.湖南大学 2018
[3]基于近红外光谱的苹果硬度便携式检测设备研究[D]. 陈建新.西北农林科技大学 2018
[4]基于Android平台的车辆识别码识别技术的研究[D]. 刘宾坤.大连交通大学 2017
[5]果品品质微型检测装置的研制与开发[D]. 司志刚.济南大学 2017
[6]基于光学传感器技术的红茶通氧发酵过程在线监测研究[D]. 张彬.江苏大学 2017
[7]样品相关因素对梨糖度可见/近红外光谱检测影响的研究[D]. 曹松涛.浙江大学 2017
[8]在树果实品质快速检测的方法研究[D]. 郭成.江苏科技大学 2017
[9]基于手机的光谱仪信号采集与处理系统的设计[D]. 张聪.重庆大学 2017
[10]基于Android系统的液滴视频检测平台设计[D]. 石高强.北京邮电大学 2017
本文编号：3608774
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qgylw/3608774.html
