本文選題：不知火雜柑 + 近紅外漫透射光譜　； 參考：《光譜學與光譜分析》2017年05期

【摘要】：應用近紅外漫透射光譜檢測技術對不知火雜柑的可溶性固形物(SSC)進行在線檢測具有十分重要的意義。研究變量篩選方法對不知火雜柑可溶性固形物在線檢測模型的影響,為實現其快速、準確的在線檢測分級奠定基礎。實驗把形狀不整、內藏瓤瓣的不知火雜柑作為研究對象,選取560~930nm的光譜,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火雜柑可溶性固形物的在線檢測模型,并討論不同的光譜預處理方法(卷積平滑(S-G)、一階微分(1st derivatives)等),不同的變量篩選方法(移動窗口偏最小二乘法MWPLS、遺傳算法GA、連續(xù)投影SPA)對PLS所建預測模型性能的影響。經對比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影響,遺傳算法能大大地降低了建模的波長點數,縮短了建模時間,改善模型預測精度。其最優(yōu)PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。實驗表明在線檢測不知火雜柑的可溶性固形物是完全可行的。
[Abstract]:It is very important to use near infrared diffuse transmission spectroscopy (NIR) to detect the soluble solids (SSCs) of mandarin. The effect of variable selection method on the on-line detection model of soluble solids in unintelligible mandarin was studied, which laid a foundation for fast and accurate on-line detection and grading. In this experiment, the incompletely shaped and flaps of unintelligible mandarin were chosen as the research object, the spectrum of 560~930nm was selected, and the on-line detection model of soluble solids was established by partial least square method (PLS). The effects of different spectral pretreatment methods (convolution smoothing S-Gn, first order differential derivation) and different variable screening methods (moving window partial least square method MWPLS, genetic algorithm GA, continuous projection spa) on the performance of PLS prediction model are discussed. By comparison, multivariate scattering correction (MSCM) can effectively eliminate the influence of light scattering. Genetic algorithm can greatly reduce the number of wavelength points, shorten the modeling time and improve the prediction accuracy of the model. The optimal PLS model of RP0. 956 RMS EPN 0.380 RCU 0.967N RMSEC 0.340. The experimental results show that it is feasible to detect soluble solids of Citrus mandarinus on-line.
【作者單位】： 華東交通大學機電學院光機電技術及應用研究所;
【基金】：國家“863”高技術研究發(fā)展計劃項目(2012AA101906) 贛鄱英才555工程領軍人才培養(yǎng)計劃項目(2011-64) 江西省光電檢測工程技術研究中心資助項目(贛科發(fā)財字[2012]155號) 江西省研究生創(chuàng)新專項資金項目(YC2013-S166) 江西省優(yōu)勢科技創(chuàng)新團隊建設計劃項目(20153BCB24002)資助
【分類號】：O657.33;TS255.7

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本文編號：2028577