基于可见/近红外光谱对不同产地晋虞1号桃SSC含量的检测研究

论文摘要

[目的]本文利用可见/近红外光谱定量检测山西省不同产区晋虞1号桃的可溶性固形物（Soluble solids content,SSC）含量,旨在建立一个简单有效、适应性能好的校正模型为后续在线检测设备的开发与利用提供模型参考。[方法]采集3个产区桃的可见/近红外漫反射光谱,选择不同的预处理方法消除客观因素对原始光谱的影响,比较发现SG平滑+多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）预处理方法建模结果最优。采用Kennard-Stone算法以3∶1比例划分样品集,其中校正集270个用于建立PLS模型,预测集90个用于评价模型性能。为了简化模型运算量、提高模型预测性能使用蒙特卡罗无信息变量消除（Monte Carlo uninformative variables elimination,MCUVE）与连续投影算法（Successive projection algorithm,SPA）相结合筛选有效特征波长。最后,比较了偏最小二乘（Partial least squares,PLS）算法所建单一产地和混合产地下晋虞1号桃SSC含量可见/近红外光谱模型的预测能力。[结果]与单一产地和两两混合产地模型相比,混合3产地桃校正集样本建立的模型预测效果最好,预测的相关系数（Rp）和预测的均方根误差（RMSEP）分别为0.949和0.652°Brix。[结论]利用多个产地的晋虞1号桃样本建立的混合模型具有较强的包容性,可提高对晋虞1号桃SSC含量的预测精度,减小产地差异对SSC含量可见/近红外光谱检测的影响。本文可为山西省内晋虞1号桃内部品质SSC含量的无损检测模型提供了理论基础。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 试验材料
•   1.2 光谱数据采集
•   1.3 SSC含量测定
•   1.4 数据分析和处理方法
•     1.4.1 原始光谱预处理
•     1.4.2 光谱有效特征波长的优选
•     1.4.3 SSC含量值检测模型的建立
•   1.5 数据处理及模型评价
• 2 结果与分析
•   2.1 晋虞1号光谱显著性分析
•   2.2 光谱预处理结果比较
•   2.3 可见/近红外光谱有效特征波长的提取
•   2.4 基于特征变量的SSC含量PLS建模
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵旭婷,张淑娟,孙海霞,邢书海,李成吉,陈彩虹,高庭耀

关键词: 晋虞号桃,可见,近红外光谱,产地,可溶性固形物

来源: 山西农业大学学报(自然科学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 物理学,园艺

单位: 山西农业大学工学院

基金: 国家自然科学基金(31271973),晋中市科技重点研发计划(Y172007-4)

分类号: O433.5;S662.1

DOI: 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.201812001

页码: 106-112

总页数: 7

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