基于近紅外在線裝置蘋果糖度模型參數優化研究

姜小剛，朱明旺，姚金良，李 斌，廖 軍，劉燕德*，張劍一，景寒松

1.華東交通大學智能機電裝備創新研究院，江西 南昌 330013 2.浙江德菲洛智能機械制造有限公司，浙江 金華 321000

引 言

蘋果內部富含多種維生素和酸類物質，多吃蘋果可以緩解疲勞，提高大腦活力。近紅外動態在線裝置作為一種快速、無損的綠色檢測裝備，已應用在檢測蘋果、草莓、柑橘、梨、西瓜[1-4]等品質。近紅外光譜采集裝置的參數如：運動速度、積分時間和光照強度等會影響所建立的糖度模型的性能，運動速度過快、積分時間越長和光照強度越大在獲得充足的光線的同時也將帶入許多雜散光，導致其糖度預測模型性能不佳，因此，對近紅外光譜采集裝置進行參數優化是非常重要的。

國內外學者應用近紅外光譜檢測水果內部品質做了很多研究：郭志明等[5]利用近紅外透射法建立了蘋果腐心病的在線檢測系統，建立的預測模型的相關系數為0.92。Liu等[6]建立了臍橙SSC含量的近紅外漫反射檢測模型，預測相關系數為0.90。李龍等[7]利用近紅外光譜建立了蘋果在線無損檢測裝備，并對蘋果SSC含量建立了預測模型，其相關系數達到0.949，預測集均方根誤差為0.449。韓東海等[8-9]使用可見/近紅外透射光譜結合波段篩選方法對蘋果的兩種病害進行判別，其判別模型準確率達到95.7%。郭成等[10]采用無信息變量消除(UVE)方法挑選出與SSC相關的特征波長，并應用PLS方法建立SSC的在線預測模型，其預測相關系數0.89，RMSEP為0.63°Brix。Xu等[11]比較了單點和雙點檢測對蘋果SSC檢測精度的影響，使用雙分支光纖的系統證明了較優的魯棒性，而使用單分支光纖的系統證明了卓越的準確性。……