基于近红外高光谱技术的杧果可溶性固形物含量无损检测

• Published in: 果树学报 Vol. 41; no. 1; pp. 122 - 132
• Main Authors: 林娇娇, 蒙庆华, 吴哲锋, 常洪娟, 倪淳宇, 邱邹全, 李华荣, 黄玉清
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南宁师范大学物理与电子学院,南宁 530001 2024; 南宁师范大学广西信息功能材料与智能信息处理重点实验室,南宁 530001%南宁师范大学物理与电子学院,南宁 530001%北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室·广西地表过程与智能模拟重点实验室·南宁师范大学,南宁 530001
• Subjects: 光谱差异; Soluble solids content; 近红外(NIR); Mango; 杧果; Spectral difference; 高光谱成像(HSI); 可溶性固形物含量; 无损检测; Nonde-structive testing; Near-infrared(NIR); Hyperspectral imaging(HSI)
• ISSN: 1009-9980
• DOI: 10.13925/j.cnki.gsxb.20230269

S667.7; [目的]近红外高光谱成像技术(NIR-HSI)在水果内部品质的无损检测方面具有快速、准确和无损的特点.旨在利用NIR-HSI技术分析不同品种杧果的可溶性固形物含量,并探讨400～1000 nm波段范围内的光谱差异和可溶性固形物含量的响应.[方法]选择贵妃杧果和台农1号杧果作为研究对象,使用NIR-HSI技术获取杧果样本的光谱数据.采用CARS-PLS模型分析可溶性固形物含量与各波段光谱反射率的相关系数.为了验证模型的性能,计算了建模R2、斜率Slope、截距和RMSE等指标.[结果]得到CARS-PLS模型的性能指标:建模R2为0.880 6,斜率为0.851 5,截距为12.208,RMSE为0.636 6.这些指标表明该模型具有较高的建模拟合度和预测精度.[结论]应用NIR-HSI技术对杧果可溶性固形物含量进行检测具有可行性.为进一步研究不同水果可溶性固形物含量的高精度模型奠定了基础.通过NIR-HSI技术的应用,可以提供一种非破坏性且高效准确的方法,用于水果品质评估和检测.这对农产品质量控制和市场营销具有重要的意义.