便攜式水果內(nèi)部品質檢測裝置的開發(fā).pdf

1、水果內(nèi)部品質的檢測是其收后商品化處理環(huán)節(jié)中非常重要的部分。開發(fā)便攜式水果內(nèi)部品質檢測裝置，是為了快速而準確地獲得水果內(nèi)部品質信息以提高其商品化處理水平，以及其外形小巧便于攜帶來滿足現(xiàn)場檢測的需要，可對水果的生長期進行科學管理、儲存期進行質量評定，以及質監(jiān)部門對水果品質的現(xiàn)場檢查、鑒定，都有廣闊的發(fā)展前景與應用市場。
　　 本文主要以紅富士蘋果為檢測對象，采用可見/近紅外光譜技術，結合化學計量學分析方法，建立多變量回歸模型，來檢測

2、蘋果可溶性固形物含量(SSC)，開展水果內(nèi)部品質便攜式檢測裝置的研究與開發(fā)。
　　 本論文的主要內(nèi)容與結論歸納為:
　　 (1)采用USB2000+光纖光譜儀(分析波長350～1035nm)采集四種光照方式下的蘋果透射光譜曲線，建立PLS回歸模型，對蘋果SSC進行預測。結果表明低角度、多光源組合的光照方式能夠減少因水果不同擺放位置帶來的光譜差異;進而設計了一種具有較高光照效率的光照系統(tǒng)，能夠將發(fā)散的光線通過特定附件反射到

3、檢測樣本上，使光照覆蓋整個檢測對象;
　　 (2)針對設計的光照系統(tǒng)，采用Maya2000pro光纖光譜儀（分析波長550～980nm），分別采集了3～7只鹵素燈光源下的蘋果透射光譜曲線，建立偏最小二乘(PLS)回歸模型來預測蘋果SSC，模型預測均方根誤差(RMSEP)隨著光源數(shù)目的增加而逐漸減小，結合光源產(chǎn)熱與裝置的散熱問題，最終確定最佳光源數(shù)目為6只;同時，為減小檢測裝置檢測精度受環(huán)境溫度的影響，分別采集了16、24、32℃

4、溫度下的蘋果透射光譜曲線，采用多個局部混合溫度校正模型來預測相應溫度范圍內(nèi)的樣本指標，預測相關系數(shù)Rp為0.914～0.918、RMSEP為0.464～0.5，優(yōu)于全局混合溫度校正模型的預測結果(Rp=0.901～0.917、RMSEP=0.488～0.533)。因此，將在裝置上安裝溫度傳感器來獲取樣本溫度，結合多個局部混合溫度校正模型來預測蘋果SSC。
　　 (3)基于以上研究，開發(fā)便攜式水果內(nèi)部品質檢測裝置，進行結構設計并加

5、工成型;使用該自制的便攜裝置，以VC++6.0軟件與OmniDriverSPAM二次開發(fā)包開發(fā)的光譜采集與處理軟件。對不同收獲年度的、不同批次的蘋果進行測試。結果表明自制裝置具有較好的穩(wěn)定性與重現(xiàn)性，重現(xiàn)性平均誤差為2.7％，模型的適用范圍有待進一步研究。
　　 (4)采用變量篩選方法來優(yōu)化24℃溫度下蘋果SSC的預測模型，提出一種組合式的變量篩選方式UVE-SPA-MLR，并與其它篩選方法(SMLR、GA-PLS、UVE-PL