基于近红外光谱的梨果糖浓度无损检测系统
2012-04-24王伟明张文涛董大明熊显名
王伟明,张文涛,董大明,熊显名
(1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004;2.国家农业智能装备工程技术研究中心农业与自动化部,北京 100097)
梨子口感好,在润肺、化痰和解酒毒方面有特殊的功效。另外它适于高血压、心脏病患者食用,可以保护嗓子,预防喉癌等,深受人们喜爱[1]。随着生活水平的提高,人们对梨要求不再仅局限于口感,而对其含糖量,可溶性物质含量有了新的要求。但是传统折光仪有损检测耗时、费力,效率低,而且会对果肉造成损坏,给检验带来不便。而近年来发展起来的近红外光谱技术由于其方便、快捷、高效而被广泛应用于人们生产生活各种检测之中。
国内外将近红外光谱技术较早应用于水果检测。1970年美国一家商业公司[2]首先将近红外光谱技术应用于农业生产之中,用于检测农产品中蛋白质等物质含量。R.Lu[3]使用近红外光谱漫反射技术(800~1700 nm)结合偏最小二乘法较好的预测了樱桃的硬度和甜度,得到相关系数分别为0.8和0.65,而预测误差分别为 0.55 和 0.44。Luis E.Rodriguez- Saona et al[4]使用FT-NIR光谱仪和多变量技术对果汁的糖浓度进行了快速检测,并对光谱数据进行了预处理和偏最小二乘法运算,结果证实近红外光谱用来预测的可行性。刘燕德、应义斌[5]采用近红外漫反射技术,利用FT-IR光谱仪对苹果样品进行了预测实验,得到标准校正误差为0.317,标准预测误差为0.487。赵杰文等[6]利用近红外光谱漫反射光谱技术进行苹果糖度无损检测,研究了1300~2100 nm波段苹果无损检测的可行性,并结合主成分回归和偏最小二乘法回归进行分析,得出基于偏最小二乘法的模型优于主成分回归模型,并且采用苹果上一个点的光谱来预测苹果糖度值是不够准确的。……
