基于灰色关联度和Vis-NIR的不同贮藏方式下番茄光谱特性分析

发布时间：2021-12-09 17:07

　　[目的]确定不同贮藏方式下,影响番茄样本定性判别的主要品质指标。[方法]本文采用可见近红外光谱技术分析了不同贮藏方式下番茄的光谱特性;引入主成分分析和灰色关联度分析方法对不同贮藏方式的番茄样本进行定性判别和贡献指标确定。[结果]不同贮藏方式下番茄的光谱特性有所不同,可用主成分分析提取的3个敏感波段1 927、1 401、1 222 nm（累积贡献率为98.92%）对其进行区分;与1 927 nm吸光度值关联度最大的为可滴定酸,与1 401 nm吸光度值关联度最大的为可溶性固形物,与1 222 nm吸光度值关联度最大的为可滴定酸。[结论]可滴定酸和可溶性固形物是影响其主成分分析的主要品质指标,也是影响上述不同贮藏方式下番茄样本分类的指标。该研究可为后续基于光谱技术的不同贮藏方式下番茄品质快速检测提供依据。 

【文章来源】：山西农业大学学报(自然科学版). 2019,39(02)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 试验材料
    1.2 试验方法
        1.2.1 光谱数据采集
        1.2.2 可溶性固形物测定
        1.2.3 可滴定酸测定
        1.2.4 Vc含量测定
    1.3 灰色关联度分析
2 结果与分析
    2.1 不同贮藏方式下的番茄谱图特性
    2.2 不同贮藏方式对番茄品质影响的分析
    2.3 敏感波段与番茄品质的灰色关联分析
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于近红外光谱的常温贮藏期番茄果肉硬度动力学模型[J]. 王世芳,宋海燕,张志勇,韩小平.  食品与发酵工业. 2017(09)
[2]果蔬品质手持式近红外光谱检测系统设计与试验[J]. 郭志明,陈全胜,张彬,王庆艳,欧阳琴,赵杰文.  农业工程学报. 2017(08)
[3]基于近红外光谱的冷藏期番茄果实质地定量分析模型[J]. 王世芳,宋海燕,张志勇,韩小平.  农产品加工. 2017(03)
[4]基于TPA和Vis/NIR的番茄货架期的品质检测[J]. 吴桂芳,姜伟,王春光,李林,王洪波.  现代食品科技. 2015(06)
[5]近红外光谱法无损检测番茄可溶性固形物含量的研究[J]. 马兰,夏俊芳,张战锋,王志山,林新.  湖北农业科学. 2008(04)
[6]红外光谱结合主成分分析鉴别道地山药[J]. 徐永群,孙素琴,袁子民,白雁.  分析化学. 2002(10)

博士论文
[1]番茄可溶性固形物和硬度的高光谱成像检测[D]. 张若宇.浙江大学 2014



本文编号：3530983