尚静，孟庆龙，黄人帅，易继荣，田驰，张艳

光谱技术对“贵长”猕猴桃表皮颜色的无损检测

尚静1a, 1b，孟庆龙1a, 1b，黄人帅1a, 1b，易继荣1a，田驰2，张艳1b

（1.贵阳学院 a.食品与制药工程学院 b.农产品无损检测工程研究中心，贵阳 550005；2.贵阳市花溪区市场监督管理局，贵阳 550005）

水果表皮颜色是判别其品质的主要指标之一，为实现“贵长”猕猴桃表皮颜色（*，*，*）的快速无损检测。利用光纤光谱仪获得不同成熟阶段“贵长”猕猴桃的光谱反射率；分别运用竞争性自适应重加权算法（CARS）和连续投影算法（SPA）对标准正态变换（SNV）预处理后的全光谱进行降维，进而基于提取的特征变量和测得的表皮颜色值构建猕猴桃表皮颜色多元线性回归（MLR）无损检测模型。对于预测猕猴桃表皮颜色（*、*、*），采用CARS从1024个全光谱中分别提取了48、48和26个特征变量；相对于构建的SPA-MLR模型，CARS-MLR无损检测模型具有相对较好的校正性能（*，C=0.91，RMESC=0.96；*，C=0.94，RMESC=0.44；*，C=0.92，RMESC=1.08）和预测性能（*，P=0.88，RMESP=1.13；*，P=0.90，RMESP=0.57；*，P=0.90，RMESP=1.15）。基于光谱技术结合多元线性回归预测“贵长”猕猴桃表皮颜色可行。

光谱技术；“贵长”猕猴桃；多元线性回归；无损检测

“贵长”猕猴桃产自贵州省贵阳市修文县，因其果肉细嫩且多浆、果汁酸甜爽口，受到大量消费者的青睐[1]。通常水果的表皮颜色是判别其品质的主要指标之一[2]，水果表皮颜色的传统检测方法有专业人员借助比色卡判别，利用分光光度仪检测。由于这些方法具有人工判别误差较大，利用分光光度仪很难实现大规模检测等缺点，因此开展猕猴桃表皮颜色的快速无损检测对于指导其采后分级与销售具有重要的意义。……