苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明： 应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。     

鸭梨黑心病可见/近红外漫透射光谱在线检测

鸭梨黑心病是鸭梨的主要生理病害,直接影响鸭梨的出口创汇;准确快速鉴别鸭梨黑心病对于梨的出口业具有重要现实意义。探讨可见/近红外漫透射光谱在线检测鸭梨黑心病的可行性,选取80个正常鸭梨和70个黑心鸭梨作为建模集,建模集被分为校正集和预测集以求获得最优模型。未参与建模的30个正常梨和20个黑心梨作为预测集,用于评价模型的预测能力。鸭梨的可见/近红外漫透射光谱,在5个/秒的速度下采集。建模集能量谱经标准正交变换(SNV)和多元散射校正(MSC)处理后,分别建立健康梨和黑心梨的偏最小二乘判别模型(DPLS)、峰面积判别模型(DPA)、主成分判别模型(DPCA)。用建模集模型判别预测集鸭梨,经比较,DPLS模型的判别准确率最高,黑心梨正确识别率达到100%。实验结果表明：可见/近红外漫透射光谱结合DPLS判别方法,可以实现黑心鸭梨的在线检测。相比传统的人工破损方法,在线检测可为梨出口贸易提供技术支撑和科学参考依据。