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無損檢測獼猴桃糖度:高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2024-02-05 瀏覽量:1324 作者:

摘要 獼猴桃,因其豐富的營養(yǎng)素和酸甜口感而被譽為“水果之王”。糖度作為評價獼猴桃品質(zhì)的重要指標(biāo),關(guān)系到果實的風(fēng)味和儲存壽命。傳統(tǒng)的糖度測量方法(如折射儀)破壞樣本且耗時。本研究采用高光譜成像技術(shù),結(jié)合多種特征光譜變量提取方法,對“紅陽”品種的獼猴桃進行無損糖度檢測,旨在提高檢測的效率與準確性。

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材料與方法

實驗設(shè)計

選取120個外觀無瑕的“紅陽”獼猴桃,于實驗室環(huán)境下靜置24小時后,采集其高光譜圖像并測定糖度。實驗在(26±1)℃環(huán)境中進行。

設(shè)備與儀器

使用覆蓋400-1000nm波段的高光譜相機(杭州彩譜科技有限公司FS13),具備高分辨率和快速采集能力。

數(shù)據(jù)采集

在儀器預(yù)熱后,按照標(biāo)準操作流程采集獼猴桃的高光譜圖像,并進行必要的校正。

糖度測定

根據(jù)行業(yè)標(biāo)準NT/T2637—2014,對每個獼猴桃赤道部位的糖度進行測定。

數(shù)據(jù)處理

利用專業(yè)軟件對原始高光譜圖像進行校正,并從赤道區(qū)域的圖像中提取平均光譜信息。通過多種預(yù)處理方法(如DOSC)和特征提取算法(如IRIV、CARS)優(yōu)化模型性能。

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結(jié)果

樣本劃分

所有樣本經(jīng)過篩選,無異常值,按3:1比例劃分為校正集和預(yù)測集。

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光譜分析

分析了不同預(yù)處理方法對模型預(yù)測精度的影響,發(fā)現(xiàn)DOSC方法能顯著提升預(yù)測效果。

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特征提取

應(yīng)用IRIV和CARS算法進行特征光譜變量提取,分別得到8個和49個特征變量,大幅減少了全光譜波段的數(shù)據(jù)量。

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討論

研究表明,高光譜成像技術(shù)結(jié)合適當(dāng)?shù)墓庾V預(yù)處理和特征提取方法能有效無損檢測獼猴桃糖度。DOSC預(yù)處理提高了模型的預(yù)測能力,而特征提取方法則進一步精簡了數(shù)據(jù),為快速檢測提供了可能。

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結(jié)論

結(jié)合高光譜成像技術(shù)和特征提取算法可以實現(xiàn)獼猴桃糖度的快速、無損檢測,有助于果品品質(zhì)評估和后續(xù)處理。本研究為農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)的高效檢測提供了新思路。

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