玉米主要品质便携式检测装置设计与试验

作     者：彭彦昆 戴宝琼 李阳 赵鑫龙 邹文龙 王亚丽 PENG Yankun;DAI Baoqiong;LI Yang;ZHAO Xinlong;ZOU Wenlong;WANG Yali

作者机构：中国农业大学工学院北京100083 国家农产品加工技术装备研发分中心北京100083 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFD0701205-02) 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2022年第53卷第9期

页      码：382-389页

摘      要：我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘(PLS)预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法(CARS)的CARS PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差(RMSEP)均有所下降,蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数R_(p)均有所提高,蛋白质质量分数的R_(p)由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的R_(p)由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的R_(p)由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。

主 题 词：玉米 主要品质检测 便携式 无损检测 可见/近红外光谱 

学科分类：08[工学] 0828[工学-建筑类] 082801[082801] 0714[0714] 0703[理学-化学类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.6041/j.issn.1000-1298.2022.09.039

馆 藏 号：203114489...