易損果缺陷和糖度在線檢測方法研究.pdf

1、易損果是指在采摘、運(yùn)輸、分選過程中，表面容易受機(jī)械損傷，從而導(dǎo)致品質(zhì)受到破壞的水果。缺陷與糖度是評價(jià)水果品質(zhì)的重要指標(biāo)，水果缺陷易造成外貿(mào)中成批退貨的現(xiàn)象，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。另外在易損果運(yùn)輸及分選中，容易對該類敏感水果造成表面擦傷、碰傷，影響水果出口。為研究易損果缺陷與糖度同時(shí)在線檢測的可行性及帶包裝糖度分選方法，以鴨梨、貢梨以及豐水梨為研究對象，采用近紅外光譜技術(shù)，在光源強(qiáng)度為1000W、運(yùn)動(dòng)速度5個(gè)/秒的條件下采集樣品的近紅外漫透

2、射光譜，并對比分析了所采集樣品的光譜特征差異。最終建立最佳的檢測模型。
　　其主要研究結(jié)果及結(jié)論如下：
　?。?）本文以鴨梨為研究對象，探討同時(shí)在線檢測鴨梨黑心病、蟲害和糖度的可行性，建立了鴨梨黑心病、蟲害及正常果的主成分分析模型（PCA）、偏最小二乘判別模型（PLSDA）及最小二乘支持向量機(jī)模型（LSSVM），并對比分析了三種模型的優(yōu)劣，其中PLSDA模型效果最優(yōu)，正確判別率為99.2%，同時(shí)還建立了鴨梨糖度偏最小二乘模型

3、（PLS），并采用未參與建模的樣品進(jìn)行在線分選準(zhǔn)確性評價(jià)。黑心、蟲害的正確判別率為98.4%，糖度的分選準(zhǔn)確率為97.5%。正常果糖度預(yù)測均方根誤差為0.317%。
　?。?）本文以易損傷的貢梨為研究對象，探討貢梨碰傷與糖度同時(shí)在線檢測的可行性。建立了貢梨碰傷的PCA模型、相關(guān)分析模型以及PLSDA模型，同時(shí)還建立了貢梨糖度在線檢測模型，考察了碰傷對貢梨糖度檢測模型精度的影響，并建立貢梨糖度在線檢測模型。最終實(shí)現(xiàn)在同一條生產(chǎn)線上同

4、時(shí)在線檢測貢梨碰傷與糖度實(shí)時(shí)在線模型評價(jià)，其中碰傷與正常果正確判別率為100%，貢梨糖度在線檢測準(zhǔn)確率為96.7%。
　?。?）本文采用近紅外漫透射檢測方式，考察含水量高、易擦傷、易碰傷的水果的在線分選方法。以豐水梨為研究對象，探索豐水梨糖度在帶包裝的情況下在線分選的可行性。采用二次多項(xiàng)式擬合來消除網(wǎng)套光譜背景的方法結(jié)合PLS所建立的模型精度最高，建模集相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.84，預(yù)測集均方根為0.505%，