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马铃薯是全球第四大粮食作物,具有丰富的营养价值和商业价值。不同马铃薯加工品对原料薯干物质、淀粉含量要求不同。黑心病等内部缺陷严重影响马铃薯加工品的品质和原料加工利用率。开发可同时检测马铃薯内部缺陷和营养成分含量的在线检测设备对提高马铃薯检测分级效率、促进马铃薯产品增值和推动马铃薯检测行业技术进步等具有重要意义。论文开发了马铃薯内部品质在线检测系统,建立并优化了马铃薯干物质含量、淀粉含量和黑心病检测模型,并对在线检测系统进行了性能测试和分析。论文的主要研究内容和结论如下:1.开发了马铃薯在线光谱检测的硬件系统和软件系统,并将其应用于马铃薯分级线。研究了光谱检测装置的光路设计及布局,确定了以漫透射方式作为光谱采集方式。针对分级线在线应用,设计加工了光源与光纤的安装机构,优化了电机运转频率与透射光谱分析系统最佳匹配模型,确定了电机转速560 r/min为在线检测速度,生产能力达2.4 t/h。2.构建了基于联合变量筛选方法的马铃薯成分吸光度谱定量预测模型。以马铃薯干物质和淀粉含量为对象,比较无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)3种单一变量优选方法对偏最小二乘法(PLS)预测模型效果的影响。CARS算法对模型的简化和准确度的提高优于UVE和SPA。与原模型相比,经CARS处理后干物质和淀粉模型变量数分别减少了 95%和98%,RMSEp由1.5206%和1.3864%分别降低至1.0919%和1.2249%。结合3种单一变量优选方法的特点,构建了 CARS-SPA、CARS-UVE、UVE-SPA联合变量筛选模型。结果表明CARS-SPA法效果最优,与CARS模型相比,干物质和淀粉模型变量数进一步减少 52%和 23%,RMSEp 进一步降低至 1.0418%和 1.2156%。3.建立了基于能量谱的马铃薯黑心病定性判别模型。黑心薯和健康薯的能量谱差异在于特征峰比值及657-750 nm峰面积;吸光度谱差异在于665、732、839 nm三个特征峰有无及705 nm吸光度值。基于CARS-SPA联合变量筛选方法建立黑心病吸光度谱定性模型,选用9个变量,判别正确率达98.44%。基于能量谱建立黑心病判别模型,比较归一化峰面积法(PA)、归一化峰值法(PV)、归一化峰值差值法(PDV)、双波长相关关系法4个模型效果,结果表明双波长相关关系法得到的波长对比值T699/T435判别正确率最高,达97.67%。能量谱模型虽没有吸光度谱模型精度高,但可以满足在线筛选需求,并且仅使用2个变量,光谱采集不受参比限制,模型更简单稳定。4.对开发的马铃薯内部品质在线检测系统进行算法优化和装备试验验证。将优化后的模型应用于在线检测系统。从基线噪声等六个方面,测试了马铃薯内部品质在线检测装置的硬件可靠性,各项指标均能达到在线检测要求。利用未参与建模的20个黑心马铃薯样品和20个健康马铃薯样品测试了马铃薯内部品质在线检测装置的模型准确性和稳定性。结果表明,在检测速度为电机转速560r/min的情况下,可以同时实现马铃薯黑心病及营养成分的在线无损检测,其中马铃薯黑心病的判别正确率为95.00%,10次检测变异系数(CV)为1.25%,干物质和淀粉含量预测模型的RMSEp分别为1.0041%和1.2660%,10次重复测量的CV平均值分别为1.41%和1.45%。