坚实度 | 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。

基于usb4000便携式光谱仪, 以160个“金红宝” 河套蜜瓜为对象(120个建模, 40个预测), 研究可见近红外光谱对河套蜜瓜内部品质检测的可行性?光谱预处理方法包括微分处理(norris一阶微分处理, norris二阶微分处理) 和savizky-golay滤波, 建模方法采用偏最小二乘法(pls)?主成分回归法(pcr) 以及逐步多元线性回归(smlr)?研究结果表明: 采用偏最小二乘法(pls) 对经二阶微分处理的蜜瓜糖度建模与预测效果最好, 相关系数r=0.901, 校正均方根偏差rmsec=0.533, 预测均方根偏差rmsep=1.17; 经norris一阶微分处理的蜜瓜坚实度建模与预测效果最好, r=0.882, rmsec=0.419, rmsep=1.06?