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我国是水果的种植和生产大国,但不是水果的出口强国。水果产后商品化处理水平较低是导致我国水果国际市场竞争力较弱的重要原因。近年来,可见/近红外光谱技术由于其快速、无损等特点已被广泛应用于水果内部品质的快速无损检测。但在可见/近红外光谱检测中,由于存在样品相关因素(如大小、品种、产地等)的严重影响,模型的稳健性与普适性是本领域的研究难点。本研究基于团队现有的水果内部品质可见/近红外光谱在线检测平台,主要以梨为研究对象,开展样品相关因素(如大小、品种、产地等)对梨可溶性固形物(Soluble Solids Content,SSC)可见/近红外光谱在线检测的影响研究。首先研究了梨内部的糖度分布情况,并简单分析了果园内光照因素对梨糖度分布的影响。其次进一步探究了样品大小对梨预测模型精度的影响,通过光谱修正法提高了预测模型精度,并提出了光源机构设计设想以期消除大小对模型的影响。最后分别研究了不同品种间及不同产地间梨的预测模型的普适性,并通过局部模型的更新及全局模型的优化以提高模型预测的稳健性。本文的主要研究内容和研究结论如下:(1)研究了梨果内部糖度的分布规律及其受光照因素影响。研究结果表明,皇冠梨、水晶梨、初夏绿梨、圆黄梨和翠冠梨五个品种梨的不同等分层糖度值具有相同的分布规律:下层>上层>中层,下半个梨(中层和下层)与整个梨的糖度值有很强的相关性,决定系数为0.9193;在光照因素对梨糖度分布影响研究中,对于单个圆黄梨果,向阳面糖度值明显高于向阴面,对于单棵圆黄梨树,梨树外层梨果糖度值高于内层,上层糖度值高于下层,向阳面高于向阴面。该研究结果可为梨果内部糖度在线检测系统的设计及理化分析提供理论依据。(2)研究了样品大小差异对梨糖度预测模型的影响及其修正方法。由于样品存在不同纵径大小,在固定的光源系统中存在不同大小水果其光源照射部位的不同,从而影响预测模型的精度。本研究以皇冠梨为研究对象,首先,研究了原始光谱一阶微分处理和原始光谱在893 nm处的光谱正规化处理方法,预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)由原始模型的 0.546 °Brix 下降到 0.465 °Brix 和 0.473 °Brix,预测精度分别提高了 14.8%和13.6%。其次,对原始建模样品按照纵径尺寸大小分为A(80.05-98.18 mm)、B(75.10-79.97 mm)、C(63.22-74.99 mm)三组并分组建模,各组样品建模预测精度均优于原预测模型,且光源照射在水果上的光斑距离赤道位置越近,预测精度越好,建模预测效果最好的B组RMSEP=0.310 °Brix,与未分组的原始模型相比,预测精度提高了 43.2%。最后,提出了一种可以根据水果大小调节光源高度的检测机构设想,以确保光源光斑始终照射在水果赤道位置,提高预测精度。(3)研究了样品产地(果园)差异对梨糖度预测精度的影响。本研究以浙大果园和三水果园两个产地的翠冠梨为研究对象,首先,在三水果园翠冠梨的糖度预测中,三水果园翠冠梨建立的糖度预测模型的RMSEP为0.505 °Brix,而浙大果园翠冠梨建立的糖度预测模型的RMSEP为4.610 °Brix,可见不同产地同品种梨的糖度预测模型是不能通用的。其次,通过手动挑选和KS算法依次添加5、10、15、20个有代表性的三水果园翠冠梨到浙大果园翠冠梨建模集中进行样本集更新优化,手动挑选20个新样品的预测模型效果最优,对三水果园翠冠梨的RMSEP从4.610 °Brix降低到0.612 °Brix,预测精度提高了 86.7%。最后,混合三水果园和浙大果园翠冠梨各校正集样品进行建模得到两个产地的全局模型,并用反向区间偏最小二乘法(backward interval partial least square,BiPLS)对建模波长进行优选,所建模型对三水果园翠冠梨的RMSEP从4.61 °Brix降低到0.516 °Brix,预测精度提高了 88.8%。可见,通过模型更新和建立全局模型,可以在一定程度上提高预测模型对产地的普适性。(4)研究了样品品种差异对梨糖度模型预测精度的影响。本研究以三水果园的初夏绿梨和圆黄梨为研究对象,首先,在初夏绿梨的糖度值预测中,圆黄梨建立的糖度预测模型的RMSEP为1.430 °Brix,初夏绿梨建立的糖度预测模型的RMSEP为0.499 °Brix,可见原品种梨建立的糖度预测模型对新品种的预测精度有待提高。其次,通过手动挑选和KS算法依次添加5、10、15、20个有代表性的初夏绿梨到圆黄梨建模集中进行样本集更新优化,手动挑选20个新样品为最优的预测模型,对初夏绿梨的RMSEP从1.430 °Brix降低到0.323 °Brix,预测精度提高了 77.4%。最后,混合初夏绿梨和圆黄梨各校正集样品进行建模得到两个品种的全局模型,并用BiPLS对建模波长进行优选,所建模型对初夏绿梨的RMSEP从1.430 °Brix降低到0.547 °Brix,预测精度提高了 61.7%。可见,通过模型更新和建立全局模型,扩大了两个品种间预测模型的预测范围,提高了模型在不同品种间预测的通用性。通过对比分析发现,相较于样品的品种因素,其产地因素对建模普适性的影响更大。