近红外光谱对蒙阴黄桃硬度和可溶性固形物的在线检测

• 作者: 于怀智 姜沛宏 张玉华 张长峰 郭风军 陈东杰
• 来源期刊: 食品与发酵工业
• 关键词: 近红外光谱 蒙阴黄桃 硬度 可溶性固形物含量 在线检测
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 216-221
• 页数: 6页
• 字数: 3681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.022156

摘要

基于近红外光谱技术设计了"蒙阴蜜桃"内部品质在线无损检测分级系统.基于该系统在移动速度5个/s下,建立对黄桃的可溶性固形物含量(solid soluble contents,SSC)和硬度在线检测模型.采用SGS(savitzky-golay smooth)、SG-DER(savitzky-golay derivative)及等多种光谱预处理方法对光谱图进行处理,基于偏最小二乘法(partial least squares,PLS),建立不同区间段黄桃的SSC和硬度模型.结果表明,在600～750 nm和750～900 nm下,采用SG-DER预处理方法,建立SSC模型性能最好,其校正集和验证集相关系数分别为0.919和0.863,均方根误差分别为0.735％ 和0.764％;采用SGS处理光谱,建立硬度模型性能最好,其校正集和验证集相关系数分别为0.832和0.746,方根误差分别为0.774 N和0.785 N.后采用遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选600～750 nm和750～900 nm特征变量,采用SG-DER处理光谱,建立SSC的预测模型;采用SGS处理光谱,建立硬度预测模型.从建模效果来看,SPA和GA都可以有效减少建模所用变量数、提高黄桃在线SSC和硬度检测模型的预测能力和运算速度,而采用SPA-PLS建立SSC和硬度模型优于GA-PLS,其SSC预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.916、0.721％,其硬度预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.811、0.742 N.研究表明,采用近红外漫透射光谱技术能够很好地实现黄桃SSC和硬度的在线无损检测.