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賽斯拜克中國(guó)核心技術(shù)品牌 博士專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)   18年專注高光譜

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無(wú)損檢測(cè)獼猴桃糖度:高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用

來(lái)源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2024-02-05 瀏覽量:1402 作者:

摘要 獼猴桃,因其豐富的營(yíng)養(yǎng)素和酸甜口感而被譽(yù)為“水果之王”。糖度作為評(píng)價(jià)獼猴桃品質(zhì)的重要指標(biāo),關(guān)系到果實(shí)的風(fēng)味和儲(chǔ)存壽命。傳統(tǒng)的糖度測(cè)量方法(如折射儀)破壞樣本且耗時(shí)。本研究采用高光譜成像技術(shù),結(jié)合多種特征光譜變量提取方法,對(duì)“紅陽(yáng)”品種的獼猴桃進(jìn)行無(wú)損糖度檢測(cè),旨在提高檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確性。

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材料與方法

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

選取120個(gè)外觀無(wú)瑕的“紅陽(yáng)”獼猴桃,于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下靜置24小時(shí)后,采集其高光譜圖像并測(cè)定糖度。實(shí)驗(yàn)在(26±1)℃環(huán)境中進(jìn)行。

設(shè)備與儀器

使用覆蓋400-1000nm波段的高光譜相機(jī)(杭州彩譜科技有限公司FS13),具備高分辨率和快速采集能力。

數(shù)據(jù)采集

在儀器預(yù)熱后,按照標(biāo)準(zhǔn)操作流程采集獼猴桃的高光譜圖像,并進(jìn)行必要的校正。

糖度測(cè)定

根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NT/T2637—2014,對(duì)每個(gè)獼猴桃赤道部位的糖度進(jìn)行測(cè)定。

數(shù)據(jù)處理

利用專業(yè)軟件對(duì)原始高光譜圖像進(jìn)行校正,并從赤道區(qū)域的圖像中提取平均光譜信息。通過(guò)多種預(yù)處理方法(如DOSC)和特征提取算法(如IRIV、CARS)優(yōu)化模型性能。

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結(jié)果

樣本劃分

所有樣本經(jīng)過(guò)篩選,無(wú)異常值,按3:1比例劃分為校正集和預(yù)測(cè)集。

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光譜分析

分析了不同預(yù)處理方法對(duì)模型預(yù)測(cè)精度的影響,發(fā)現(xiàn)DOSC方法能顯著提升預(yù)測(cè)效果。

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特征提取

應(yīng)用IRIV和CARS算法進(jìn)行特征光譜變量提取,分別得到8個(gè)和49個(gè)特征變量,大幅減少了全光譜波段的數(shù)據(jù)量。

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討論

研究表明,高光譜成像技術(shù)結(jié)合適當(dāng)?shù)墓庾V預(yù)處理和特征提取方法能有效無(wú)損檢測(cè)獼猴桃糖度。DOSC預(yù)處理提高了模型的預(yù)測(cè)能力,而特征提取方法則進(jìn)一步精簡(jiǎn)了數(shù)據(jù),為快速檢測(cè)提供了可能。

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結(jié)論

結(jié)合高光譜成像技術(shù)和特征提取算法可以實(shí)現(xiàn)獼猴桃糖度的快速、無(wú)損檢測(cè),有助于果品品質(zhì)評(píng)估和后續(xù)處理。本研究為農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)的高效檢測(cè)提供了新思路。

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