光谱技术对"贵长"猕猴桃表皮颜色的无损检测

摘要：

目的 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(L*,a*,b*)的快速无损检测.方法 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.结果 对于预测猕猴桃表皮颜色(L*、a*、b*),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(L*,RC=0.91,RMESC=0.96;a*,RC=0.94,RMESC=0.44;b*,RC=0.92,RMESC=1.08)和预测性能(L*,RP=0.88,RMESP=1.13;a*,RP=0.90,RMESP=0.57;b*,RP=0.90,RMESP=1.15).结论 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.

关键词：光谱技术;"贵长"猕猴桃;多元线性回归;无损检测

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分类号：TB487;TS255.3(工业通用技术与设备)

资助基金：贵州省基础研究计划项目;贵州省科技计划;贵州省普通高等学校工程研究中心黔教合KY字2016017;贵阳市科技局贵阳学院专项;大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：76-82