【摘 要】
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苹果水心病从外部无法辨识,果实腐烂易造成面源扩散造成巨大经济损失.研究尝试利用近红外透射光谱技术无损定量评价苹果的水心病,为水心病的辨识和预警提供智能化解决方
【机 构】
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江苏大学食品与生物工程学院 江苏镇江 212013
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苹果水心病从外部无法辨识,果实腐烂易造成面源扩散造成巨大经济损失.研究尝试利用近红外透射光谱技术无损定量评价苹果的水心病,为水心病的辨识和预警提供智能化解决方案.以新疆阿克苏苹果为研究对象,利用自主搭建的农产品品质近红外透射光谱采集系统获取600～1 100 nm 的光谱信息,然后沿赤道位剖开并由相机拍摄苹果的横剖面,利用围剿算法分割图像并计算水心病面积和苹果截面的面积,以病变面积比值为指标建立定量预测模型；研究有比较的采用多种光谱预处理方法,发现多元散射校正处理效果最好,采用偏最小二乘法建立定量模型的校正集与预测集相关系数分别是0.8946、0.8219,标准偏差分别是2.15,2.39；为提高定量预测的精度,进一步采用连续投影-偏最小二乘法和遗传-偏最小二乘法进行模型优化,其中连续投影算法进行波长筛选后结合偏最小二乘法建立的定量检测模型的检测效果最好,其中水心面积比与可溶性固形物含量校正集和预测集相关系数分别是0.9122,0.8733,标准偏差1.97,0.354.
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