小西瓜糖度表征與無損檢測方法的研究.pdf

1、本論文研究了小西瓜內(nèi)部糖度的分布規(guī)律，提出了采用平均糖度、最高糖度和最低糖度表征小西瓜糖度的方法。同時(shí)，采用便攜式近紅外分析儀，測定了44個(gè)早春紅玉(ZC)小西瓜和42個(gè)麒麟(QL)小西瓜的漫反射光譜，運(yùn)用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCR)，分別建立了預(yù)測小西瓜平均糖度，最高糖度和最低糖度三種模型。該研究結(jié)果表明兩種小西瓜的三種糖度指標(biāo)與近紅外漫反射光譜均具有良好相關(guān)性，驗(yàn)證了小西瓜糖度可以利用近紅外漫反射光譜來檢測。特別地

2、，所有初始校正模型的預(yù)測偏差均小于0.8個(gè)糖度單位(Brix％)，與同類研究結(jié)果相比該結(jié)果還是可以接受的。
　　 由于小西瓜糖度初始建模過程中，噪聲影響比較大，導(dǎo)致初始模型的相關(guān)性和預(yù)測偏差不盡如人意，需要進(jìn)一步得到優(yōu)化，本文采用了正交信號校正法對樣品譜圖進(jìn)行預(yù)處理，利用CARS法選擇建模波段，重新建立了模型。模型結(jié)果表明，通過OSC和CARS處理之后，校正模型的相關(guān)性趨于均勻化，相關(guān)系數(shù)絕對值普遍變大，即相關(guān)性得到了明顯改善;

3、SEP絕對值減小，即模型的預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。
　　 此外，本論文還對混合后的小西瓜樣品的三個(gè)糖度指標(biāo)利用PLS分別建模，預(yù)處理方法跟單獨(dú)建模的相同，結(jié)果發(fā)現(xiàn)混合建模的效果沒有單獨(dú)建模的好，但混合模型的校正集相關(guān)系數(shù)Rc仍然可以達(dá)到0.8左右，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP都在0.7-0.9之間。這說明兩種小西瓜在糖度品性上具有一定共性。該結(jié)果對于擴(kuò)大小西瓜糖度校正模型的適用范圍具有一定意義。
　　 最后，本論文又利用主成分分析(PC