近红外光谱的黄桃脆片品质检测
为了优化水果脆片分级技术，并对今后水果脆片的品质检测提供理论基础。本文选取600个黄桃脆片样品作为研究对象，结合近红外光谱技术，分别于900-2500 nm和1000-2500 nm两种波段下进行光谱采集，采用平滑、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数和二阶导数五种预处理方法分别对原始光谱进行预处理之后，采用偏最小二乘法（PLS）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和极限学习机（ELM）三种方法进行模型建立，比较得出最佳预处理方法和模型建立方法。研究结果表明，在900-2500 nm的近红外光谱下，采用数据平滑对黄桃脆片样品的颜色（L*、a*、b*）和硬度进行预处理效果最好，RMSECV分别为2.8399、2.3333、3.8568、1.2776，采用MSC对黄桃脆片样品的可溶性固形物进行预处理效果最好，RMSECV为0.3648，预处理之后，采用LS-SVM进行建模效果最好，各项指标Rc和Rp分别为0.8484和0.8212、0.9052和0.8738、0.9380和0.9097、0.4872和0.3737、0.8719和0.5825；在1000-2500 nm的近红外光谱下，采用数据平滑对黄桃脆片样品的颜色（L*、a*、b*）、硬度和可溶性固形物进行预处理效果最好，RMSECV分别为2.9174、2.4662、4.5507、1.2804、0.3541，预处理之后，采用PLS进行建模效果最好，各项指标Rc和Rp分别为0.8483和0.8129、0.9060和0.8557、0.9196和0.8611、0.6472和0.4848、0.5057和0.2924。该研究对黄桃脆片各项品质指标的预测和分析提供技术支持。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words2
引言2
1 材料与方法2
1.1 仪器和设备2
1.2 试验材料3
1.3 试验流程3
1.3.1 颜色测定3
1.3.2 近红外光谱采集3
1.3.3 硬度测定4
1.3.4 近红外光谱采集4
1.3.5 水分的测定4
1.3.6 可溶 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
性固形物的测定4
1.4 数据处理方法4
1.4.1 光谱预处理4
1.4.2 模型建立5
1.4.3 模型评价方法5
2 结果与分析7
2.1 黄桃脆片品质指标分析7
2.2 光谱预处理方法比较7
2.3 三种判别模型的构建和比较10
3讨论11
4结论11
致谢12
参考文献13
基于近红外光谱的黄桃脆片品质检测
引言
水果脆片以新鲜水果为原料，采用真空低温干燥设备和专用软件技术制作而成，能有效克服采后水果的易腐烂、易损伤问题，并能保持水果的色、香、味及营养成分基本不变，同时还具有良好口感和特殊风味的特点。但是，在水果脆片的生产过程中，仍然会存在品质损失的情况，因此水果脆片产品品质检测技术对于水果脆片的生产和消费都十分重要，多年来一直是农业工程领域的重要研究课题。由于消费者在选购水果脆片时极为看重其外部品质如颜色、硬度和脆度等，以及内部品质如口感、糖度和酸度等，因此研究水果脆片的外部与内部品质无损检测与分级技术，并将研究成果应用到水果脆片产后处理生产线上具有广阔的市场应用前景。
目前来看，果蔬品质的检测方法大致可分为近红外分析法，声学特性分析法，X射线分析法，计算机图像检测法，电、磁特性分析法，可见光成熟度分析法以及激光分析法等，其中，近红外光谱技术被较多应用于果蔬品质检测研究。
近年来，国内外不同的研究者选择不同的品质指标应用近红外光谱技术对产品进行测定，从而反映产品的品质状况。Sinelli等用近/中红外反射光谱无损测量蓝莓的营养成分，使用偏最小二乘法（PLS）建立预测模型[1]。Liu等用可见近红外反射光谱（光谱范围3501800 nm）无损测量梨的可溶性固体含量和坚硬度[2]。董一威等采用CCD近红外光谱系统，通过Y型光纤采集红富士苹果的漫反射光谱，利用偏最小二乘回归（PLSR）建立苹果糖度、酸度的定量预测模型[3]。孙通等应用近红外透射技术，使用偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR）建立梨可溶性固形物（SSC）的在线预测模型，在550850nm波段的建模结果好[4]。纪淑娟等获得南果梨样品的光谱数据，分别以可溶性固形物含量（SSC）、还原糖含量（RSC）、总酸度含量（TA）和有效酸度（pH）为定标参数建立四项指标近红外定标模型[5]。刘燕德等应用可见/近红外光谱，采用偏最小二乘法和主成分回归等方法，对梨水果的可溶性固形物、梨表面色泽进行无损检测研究[67]。庆兆等利用可见近红外激光漫反射光谱图像法及化学计量学方法检测了苹果的可溶性固形物含量和硬度[8]。在本次研究中，试验将选取黄桃脆片作为样品进行检测和分析，借以反映水果脆片品质无损情况。
黄桃在水果当中营养丰富，含有胡萝卜素、核黄素、硫胺素、抗坏血酸、尼克酸、钙、磷、铁等多种营养素，同时黄桃果肉色泽金黄，肉质细腻，具有良好的口感和风味，在水果脆片的生产中常常作为原材料之一。因此，选取黄桃脆片作为样品进行品质无损检测，并将研究成果应用到水果脆片产后处理生产线上具有广阔的市场应用前景。本研究针对水果脆片的产品品质无损检测，旨在通过测定黄桃脆片的颜色、硬度、水分、可溶性固形物，结合近红外光谱技术进行建模分析，从而对黄桃脆片产品品质进行预测和无损评价，为今后水果脆片产后处理提供参考。
1 材料与方法
1.1 仪器和设备
傅里叶变换近红外光谱分析仪，AntaisⅡ型，Thermo Fisher公司，美国；近红外，NIR2500，上海复享光学股份有限公司，中国；色度计，CR13，柯尼卡美能达，日本；Ta.ST2i/50型物性分析仪，Stable Micro System公司，英国；折光仪，PAL1，爱宕，日本；紫外可见分光光度计，UV1800，日本岛津公司，日本；水浴锅，852，国美电器，中国。
1.2 试验材料
本研究所采用的黄桃脆片样品由江苏派乐兹食品有限公司提供，分为前后两批，水分含量（湿基）为2%3%。
1.3 试验流程
图1 试验流程
Fig.1 The process of test
本研究的主要试验流程如图1所示，首先，人工选取大小适中、形状相近的黄桃脆片600个，前后两批分别300个，每份样品用4号封口袋装袋并编号，并放入干燥剂于室温下贮藏备用。再分别用NIR2500采集9002500 nm和傅里叶变换近红外光谱分析仪采集10002500 nm的波长范围下的近红外光谱，及测定样品表面颜色、硬度和可溶性固形物。对样品的原始光谱数据进行预处理后，再将600个样品分为建模集和预测集进行定量预测模型的建立，最后进行综合评价和比较。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words2
引言2
1 材料与方法2
1.1 仪器和设备2
1.2 试验材料3
1.3 试验流程3
1.3.1 颜色测定3
1.3.2 近红外光谱采集3
1.3.3 硬度测定4
1.3.4 近红外光谱采集4
1.3.5 水分的测定4
1.3.6 可溶 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
性固形物的测定4
1.4 数据处理方法4
1.4.1 光谱预处理4
1.4.2 模型建立5
1.4.3 模型评价方法5
2 结果与分析7
2.1 黄桃脆片品质指标分析7
2.2 光谱预处理方法比较7
2.3 三种判别模型的构建和比较10
3讨论11
4结论11
致谢12
参考文献13
基于近红外光谱的黄桃脆片品质检测
引言
水果脆片以新鲜水果为原料，采用真空低温干燥设备和专用软件技术制作而成，能有效克服采后水果的易腐烂、易损伤问题，并能保持水果的色、香、味及营养成分基本不变，同时还具有良好口感和特殊风味的特点。但是，在水果脆片的生产过程中，仍然会存在品质损失的情况，因此水果脆片产品品质检测技术对于水果脆片的生产和消费都十分重要，多年来一直是农业工程领域的重要研究课题。由于消费者在选购水果脆片时极为看重其外部品质如颜色、硬度和脆度等，以及内部品质如口感、糖度和酸度等，因此研究水果脆片的外部与内部品质无损检测与分级技术，并将研究成果应用到水果脆片产后处理生产线上具有广阔的市场应用前景。
目前来看，果蔬品质的检测方法大致可分为近红外分析法，声学特性分析法，X射线分析法，计算机图像检测法，电、磁特性分析法，可见光成熟度分析法以及激光分析法等，其中，近红外光谱技术被较多应用于果蔬品质检测研究。
近年来，国内外不同的研究者选择不同的品质指标应用近红外光谱技术对产品进行测定，从而反映产品的品质状况。Sinelli等用近/中红外反射光谱无损测量蓝莓的营养成分，使用偏最小二乘法（PLS）建立预测模型[1]。Liu等用可见近红外反射光谱（光谱范围3501800 nm）无损测量梨的可溶性固体含量和坚硬度[2]。董一威等采用CCD近红外光谱系统，通过Y型光纤采集红富士苹果的漫反射光谱，利用偏最小二乘回归（PLSR）建立苹果糖度、酸度的定量预测模型[3]。孙通等应用近红外透射技术，使用偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR）建立梨可溶性固形物（SSC）的在线预测模型，在550850nm波段的建模结果好[4]。纪淑娟等获得南果梨样品的光谱数据，分别以可溶性固形物含量（SSC）、还原糖含量（RSC）、总酸度含量（TA）和有效酸度（pH）为定标参数建立四项指标近红外定标模型[5]。刘燕德等应用可见/近红外光谱，采用偏最小二乘法和主成分回归等方法，对梨水果的可溶性固形物、梨表面色泽进行无损检测研究[67]。庆兆等利用可见近红外激光漫反射光谱图像法及化学计量学方法检测了苹果的可溶性固形物含量和硬度[8]。在本次研究中，试验将选取黄桃脆片作为样品进行检测和分析，借以反映水果脆片品质无损情况。
黄桃在水果当中营养丰富，含有胡萝卜素、核黄素、硫胺素、抗坏血酸、尼克酸、钙、磷、铁等多种营养素，同时黄桃果肉色泽金黄，肉质细腻，具有良好的口感和风味，在水果脆片的生产中常常作为原材料之一。因此，选取黄桃脆片作为样品进行品质无损检测，并将研究成果应用到水果脆片产后处理生产线上具有广阔的市场应用前景。本研究针对水果脆片的产品品质无损检测，旨在通过测定黄桃脆片的颜色、硬度、水分、可溶性固形物，结合近红外光谱技术进行建模分析，从而对黄桃脆片产品品质进行预测和无损评价，为今后水果脆片产后处理提供参考。
1 材料与方法
1.1 仪器和设备
傅里叶变换近红外光谱分析仪，AntaisⅡ型，Thermo Fisher公司，美国；近红外，NIR2500，上海复享光学股份有限公司，中国；色度计，CR13，柯尼卡美能达，日本；Ta.ST2i/50型物性分析仪，Stable Micro System公司，英国；折光仪，PAL1，爱宕，日本；紫外可见分光光度计，UV1800，日本岛津公司，日本；水浴锅，852，国美电器，中国。
1.2 试验材料
本研究所采用的黄桃脆片样品由江苏派乐兹食品有限公司提供，分为前后两批，水分含量（湿基）为2%3%。
1.3 试验流程
图1 试验流程
Fig.1 The process of test
本研究的主要试验流程如图1所示，首先，人工选取大小适中、形状相近的黄桃脆片600个，前后两批分别300个，每份样品用4号封口袋装袋并编号，并放入干燥剂于室温下贮藏备用。再分别用NIR2500采集9002500 nm和傅里叶变换近红外光谱分析仪采集10002500 nm的波长范围下的近红外光谱，及测定样品表面颜色、硬度和可溶性固形物。对样品的原始光谱数据进行预处理后，再将600个样品分为建模集和预测集进行定量预测模型的建立，最后进行综合评价和比较。
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