廉孟茹 张淑娟 任 锐 池江涛 穆炳宇 孙双双

(山西农业大学农业工程学院，山西 太谷 030801)

鲜食玉米含有丰富的蛋白质、脂肪、糖类、钙、胡萝卜素、维生素等营养成分[1]，是人们餐桌上的美食。鲜食玉米籽粒含水率为70%左右时食用风味和营养最佳，此时为鲜食玉米的最佳收获期。采收过早，干物质和各种营养成分不足、产量低、效益低；采收过晚会使鲜食玉米风味变差。而人工识别最佳采收期的玉米不仅费时费力，而且还会损伤鲜食玉米。

近年来，高新浩等[10]设计了一种基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器，实现了对不同品种、尺寸以及破损程度的鲜食玉米进行分类。但是还未有高光谱成像技术应用于鲜食玉米含水率无损检测的报道。研究拟采用高光谱技术对鲜食水果玉米进行光谱数据采集并提取，通过比较不同预处理方法和特征波长提取方法，选用决定系数(R2)最大、均方根误差(RMSE)值最小的处理方法作为鲜食水果玉米的最佳建模方法，以此实现对鲜食玉米含水率的预测。

1 试验

1.1 材料

鲜食水果玉米样本于2020年7月17日采摘自山西省榆次区北田镇北田村，于当天运送至实验室，选取尺寸大小均匀、无病虫害的水果玉米144根，其标号，人工剥开玉米苞叶，去除玉米须，采集光谱信息及相关试验。利用Kennard-Stone算法[11]将鲜食水果玉米样本按3∶1的比例划分为校正集和预测集。得到校正集玉米样本108个，预测集玉米样本36个。

1.2 主要仪器

高光谱分选仪：ZOLIX Gaia Sorter型，北京卓立公司；……