基于近红外的柚子品种判别和糖度检测通用模型

摘要：

针对厚皮果透光性差、不同柚子品种糖度在线检测要单独建模等问题,本文以柚子为研究对象,采集有效光谱325条,对比分析不同柚子品种在710 nm和800 nm附近的两个吸收峰光谱响应特性.550～970 nm全波段范围内的光谱采用SPA无信息消除后建立柚子偏最小二乘判别模型误判率为1.25％;偏最小二乘法在550～970 nm全波段范围和去差异化后750～930 nm波段范围的预测相关系数分别为0.58和0.86,预测均方根误差RMSEP分别为0.84和0.55.实验结果表明,连续投影法结合偏最小二乘判别模型可以实现不同柚子品种的定性判别,变异系数法对光谱去差异化后结合最小二乘模型对厚皮果柚子可溶性固形物的定量检测效果最佳,该研究为不同品种的厚皮果在线分选技术提供了参考和理论依据.

关键词：近红外光谱、在线检测、模型、可溶性固形物、品种判别

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分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金61640417;南方山地果园智能化管理技术与装备协同创新中心赣教高字[2014]60 号;江西省优势科技创新团队20153BCB24002

在线出版日期：2019-07-01（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：808-814