可见/近红外半透射结合cars方法在线检测脐橙ssc
为了实现赣南脐橙按内部品质分级,对赣南脐橙可溶性固形物( ssc) 进行快速在线检测研究. 利用usb4000 微型光纤光谱仪在0. 3 m·s - 1的输送速度下在线采集赣南脐橙的半透射光谱( 470 ~ 1 150 nm) ,并采用cars 变量选择方法对波长变量进行优选,对优选的波长变量应用偏最小二乘( pls) 回归建立脐橙ssc 在线预测模型,最后利用脐橙ssc 在线预测模型对完全独立的预测集样本进行预测. 研究结果表明: cars 能有效筛选有用的波长变量,提高预测模型的预测精度;与全光谱pls 模型相比,cars-pls 模型的交互验证相关系数由0. 871 上升为0. 934,交互验证均方根误差( rmsecv) 由0. 560%下降为0. 412%; 独立预测集样本ssc 的预测均方根误差( rmsep)为0. 649%,ssc 预测残差落在± 1. 0%界限以内的样本占总预测样本数的86. 3%,基本可以满足脐橙ssc 在线检测分级的需要.
赣南脐橙是全国优势农产品之一,为国家地理标志保护产品,享有“中华名果”荣誉称号,其果肉脆嫩?风味浓甜芳香?品质优良,深受消费者的喜爱.但由于国内果品产后加工和检测技术落后,难以按外观和内部品质( 如可溶性固形物) 对赣南脐橙进行分级,导致其国际市场竞争力不强,上不了高档货架. 因此,非常有必要对赣南脐橙的可溶性固形物进行在线检测研究,从而推动国内果品品质检测与分级技术的发展,提高赣南脐橙的国际市场竞争力.
