【摘 要】
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桃在低温贮藏中极易发生冷害,从而降低果实品质,且果实表面无明显变化,因此目前较难检测.为实现无损检测桃冷害,文中构建了高光谱图像技术(400-1000nm)反射检测模式系统.
【机 构】
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南京农业大学食品科学技术学院,江苏南京210095
【出 处】
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2015年中国农业工程学会农产品加工及贮藏工程分会学术年会
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桃在低温贮藏中极易发生冷害,从而降低果实品质,且果实表面无明显变化,因此目前较难检测.为实现无损检测桃冷害,文中构建了高光谱图像技术(400-1000nm)反射检测模式系统.为了获得不同的冷害级别,"霞晖5号"桃被放置在0℃和5℃冰箱中,每周进行一次检测,共6周.通过感官评定和褐变指数来确定不同冷害级别,三种分级方法分别是：分两级(未冷害、冷害)；分三级(新鲜、半冷害、严重冷害)；分四级(新鲜、轻微冷害、中等冷害、严重冷害).结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)线性和非线性化学计量学方法分别建立桃不同冷害级别的识别模型.结果表明：三种预测模型中,ANN模型优于PLS-DA和SVM模型,其中分两级的准确率为99.2％,明显优于分三级或分四级.为了降低数据维度,通过连续投影算法选(SPA)出7个特征波长,再用PLS-DA,ANN,SVM建模,分两级的结果相对较好.因此,采用高光谱图像技术对桃低温储存下果实冷害的分级是可行的.
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