河套蜜瓜品質(zhì)可見近紅外光譜檢測研究.pdf

1、本文基于課題組設計的漫透射光譜和圖像信息融合的蜜瓜內(nèi)部品質(zhì)在線檢測系統(tǒng)，利用高靈敏度背照式2D FFT-CCD便攜式光譜儀（美國海洋光學公司），以河套蜜瓜的三個品種“西州蜜”、“金紅寶”和“白玉”為研究對象，采集蜜瓜靜態(tài)和在線（0.07m/s、0.09m/s、0.11m/s）的漫透射光譜，進行蜜瓜內(nèi)部品質(zhì)檢測方法研究。采用PR-101α便攜式數(shù)字折光儀和GY-3硬度計測量蜜瓜的糖度和硬度值，利用相關軟件進行光譜的預處理（平滑、導數(shù)、MS

2、C、SNV），并進行品質(zhì)模型的建立。本研究主要工作和研究成果如下:
　　(1)采用PLS法進行非食用組織對“白玉”蜜瓜光譜和糖度、硬度模型精度影響的研究。結果表明，去除非食用組織的蜜瓜一階微分光譜和糖度及硬度模型結果（糖度:相關系數(shù)r=0.875，校正均方根偏差RMSEC=0.589，預測均方根偏差RMSEP=1.09;硬度:r=0.840，RMSEC=0.254，RMSEP=0.313）均好于完整蜜瓜一階微分光譜和糖度及硬度的模

3、型結果(糖度:r=0.867，RMSEC=0.628，RMSEP=0.926;硬度:r=0.816，RMSEC=0.258, RMSEP=0.304);
　　(2)利用SMLR、iPLS、biPLS和siPLS方法，對“金紅寶”蜜瓜品質(zhì)（糖度、硬度）可見近紅外光譜特征波長變量提取方法進行研究。結果表明:當采用SMLR方法提取糖度原始光譜中的12個波長點時，模型結果最為理想，r=0.813，RMSEC=0.897，RMSEP=1.1

4、7，RPD=1.56;采用SMLR方法提取硬度原始光譜中14波長點時，模型精度最高，r=0.819，RMSEC=0.484，RMSEP=0.653，RPD=1.13。
　　(3)利用傳統(tǒng)建模方法(PLS、PCR、SMLR)和新型網(wǎng)絡算法(BP-ANN、LS-SVM)對“金紅寶”蜜瓜的糖度進行建模，研究不同建模方法對模型精度和預測結果的影響。結果表明:采用PLS對經(jīng)MSC處理后的一階微分光譜的糖度建模效果最好，精度最高，模型結果為r