摘要：为了证实以近红外漫透射光谱技术结合化学计量学方法能有效实现西红柿成熟度的检测,采用美国海洋光学公司的QE65000光谱仪取得了西红柿的漫透射光谱数据,采用日本柯尼卡美能达CR-10反射式色差计取得了亮度、红绿色相、黄蓝色相和总色差颜色数据;通过标准数学建模方法建立了颜色模型,并通过偏最小二乘回归校正算法建立了近红外光谱模型。结果表明,两组模型都是以红绿色相指标建模时效果最佳,在99个未知样品数据中,预测模型的颜色模型误判情况分别为未成熟0%、半成熟33.33%、成熟0%;而近红外预测模型的误判情况分别为未成熟32.14%、半成熟50%、成熟0%。该研究验证了近红外光谱技术对西红柿成熟度进行无损检测的可行性,这对实现西红柿的快速、批量分选具有一定的实际意义。

摘要：应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义。研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础。实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响。经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度。其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的。