可见/近红外光谱 | 量子荧光|微型光纤光谱仪-ag贵宾会

采用可见/近红外光谱技术对翠冠梨的坚实度进行在线检测研究,并对不同预处理方法和不同平滑点数的影响进行研究。试验采用usb4000 微型光纤光谱仪在0. 5 m/s 的水果运动速度下采集翠冠梨的透射光谱,并应用偏最小二乘( pls) 算法建立预测模型，试验样品为176 个, 119 个样品作为校正集, 57 个样品作为预测集，研究结果表明,应用可见/近红外光谱技术检测翠冠梨的坚实度是可行的,确定580 ~ 840 nm 为较合适的建模波段; 光谱经一阶微分和变量标准化( snv) 处理后建立的预测模型性能最优,其相关系数r 为0. 820,校正标准差为2. 50 n,预测标准差为3. 02 n; 对于s-g 平滑处理,5点s-g 平滑的效果最好,其相关系数r 为0. 848,校正标准差为2. 31 n,预测标准差为2. 85 n。

苹果深加工和商品化等问题已成为制约苹果产业发展的瓶颈问题,针对苹果品质的无损检测具有现实意义?应用usb2000 可见/近红外光纤光谱仪对寒富苹果内部品质信息在线检测的可行性进行研究,分析在检测距离(37±1)mm,果盘运行速度0.2m·s-1,检测时间间隔为1s 的前提下,不同的光谱预处理方法对苹果各品质模型的影响,并应用偏最小二乘法(pls)对寒富苹果的可溶性固形物?总酸度及硬度做出相应的预测模型?结果表明:经二阶导数结合标准正态变量变化(sd snv)预处理方法建立的可溶性固形物预测模型最优,模型的测定系数(r2)0.9743,校验标准差(rmsec)0.1503,预测标准差(rmsep)0.1636?模型检验结果表明:残差分布小于4%,相对误差小于3%,说明模型预测能力可靠,应用usb2000 光纤光谱仪在线检测寒富苹果内部品质可行,满足苹果品质检测要求?