隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高,人們對水果需求量增大的同時對水果品質(zhì)的要求也越來越高。加之,我國水果種植面積和產(chǎn)量在世界上首屈一指,但是出口量卻很少,在國際市場缺乏競爭力,其主要原因在于水果采后商品化處理技術落后。因此,增強水果的采后產(chǎn)業(yè)化、商品化處理,不僅可以滿足人們對水果品質(zhì)的高要求,更是提高我國水果產(chǎn)業(yè)競爭力的關鍵。論文以產(chǎn)自我國的梨為研究對象,以其可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）為檢測指標（又稱糖度）,利用近紅外光譜技術,結(jié)合化學計量學方法,研究了梨不同采摘年份、不同存儲時間、徑向不同檢測位置等因素對其SSC檢測模型穩(wěn)定性的影響,并進行了建模分析和補償模型研究以實現(xiàn)模型優(yōu)化。論文的主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:1.研究了雪梨不同采摘年份對其SSC檢測模型穩(wěn)定性的影響,并提出了從不同采摘年份梨的光譜中提取特征變量的方法。以分別采摘于2017年、2018年、2019年當季的雪梨樣品為研究對象,建立并比較了雪梨SSC的單一采摘年份模型和混合采摘年份模型。結(jié)果表明,混合3個年份校正集樣品建立的混合采摘年份模型對每個年份的預測集樣品取得了更好的預... 

【文章來源】：西南大學重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

007~2018年我國水果產(chǎn)量Fig.1-1FruityieldinChinafrom2007to2018然而，與如此巨大的種植面積和產(chǎn)量相比，我國梨每年的出口量占比卻很小[6,7]，在國際

西南大學碩士學位論文2圖1-22007~2018年我國梨產(chǎn)量Fig.1-2PearyieldinChinafrom2007to2018造成這種情況的原因主要有兩點：一是梨的國內(nèi)消費比重較大，二是我國梨采后產(chǎn)業(yè)化、商品化處理技術落后。因此，在梨種植面積和產(chǎn)量保持平穩(wěn)增長的同時，增強梨的采后產(chǎn)業(yè)化、商品化處理，是提高我國梨乃至整個水果產(chǎn)業(yè)國際競爭力的關鍵。而對于梨的采后產(chǎn)業(yè)化、商品化處理，實現(xiàn)其內(nèi)部品質(zhì)的快速、無損檢測是至關重要的一步。加之，隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對水果的品質(zhì)要求也愈發(fā)嚴苛，消費者的目光不再僅僅停留在大小和色澤等外觀形狀，而是更多地關注水果的內(nèi)部品質(zhì)[8]，諸如可溶性固形物含量（又稱糖度）、含水量、硬度、可滴定酸度、干物質(zhì)含量、酸堿度以及內(nèi)部病變（如水心病和霉心病等）等。水果的這些內(nèi)部品質(zhì)決定了水果的口感和質(zhì)量，并深刻影響著消費者的購買意愿[9-11]。因此，綜上所述，實現(xiàn)梨內(nèi)部品質(zhì)的快速、無損檢測不僅是擴大出口、提高國際市場競爭力的關鍵，也是滿足消費者對水果品質(zhì)要求日益多元化的需要。同時，這也成為當今我國水果產(chǎn)業(yè)研究的一項重大課題。1.2梨內(nèi)部品質(zhì)的近紅外光譜檢測研究現(xiàn)狀1.2.1近紅外光譜技術應用概述近紅外光譜（nearinfraredspectroscopy,NIRS）技術可以快速有效地測定樣品中的化學組成和物化性質(zhì)，現(xiàn)已成為農(nóng)業(yè)、工礦企業(yè)和科研部門不可或缺的一種分析技術。其優(yōu)越性主要包括以下幾點：①測試方便；②儀器成本低、非常適合用于在線檢測；③分析速度快、分析效率高。自20世紀90年代以來，近紅外光譜技術正在以產(chǎn)業(yè)鏈的形式應用于各個領域，如農(nóng)業(yè)[12,13]、石化[14,15]、制藥[16,17]和食品[18,19]等。下面對近紅外光譜技術的幾個主要應用領域進行概述。

西南大學碩士學位論文4800~1000nm波段范圍，并建立了鱷梨DM含量的偏最小二乘（PLS）和多元線性回歸（MLR）模型。結(jié)果表明，interactance模式優(yōu)于reflectance模式，在interactance采集模式下建立的PLS模型的預測相關系數(shù)（Rp）以及預測均方根誤差（RMSEP）分別為0.88和1.8%，通過4個特征變量建立的MLR模型可以得到與PLS模型相近的結(jié)果，其中3個特征變量位于900~920nm。該研究為后續(xù)梨DM含量檢測研究提供了參考。圖1-3文獻[40]中提出的reflectance和interactance測量示意圖Fig.1-3Schematicofreflectanceandinteractancemeasurementsproposedinref[40]2006年，劉燕德等[41]利用NexusFT-NIR型傅里葉變換近紅外光譜儀獲取了雪青梨在12500~4000cm-1內(nèi)的近紅外漫反射光譜，建立了不同波段范圍（5452~12285cm-1、5452~8658cm-1、8658~12285cm-1）的雪青梨酸度PLS模型，同時分析了不同PLS主因子數(shù)下的模型交叉驗證均方根誤差（RMSECV），進而確定出最優(yōu)模型。結(jié)果表明，基于5452~12285cm-1波段范圍且PLS主因子數(shù)為7時，建模效果最佳，Rp以及RMSEP分別為0.79和0.0186%。2006年，韓東海等[42]通過獲取鴨梨在651~1282nm波段范圍的可見/近紅外透射光譜來檢測鴨梨褐心玻研究表明，在651~1282nm范圍內(nèi)，結(jié)合馬氏距離（Mahalanobisdistance,MD）的判別分析（discriminantanalysis,DA）準確率可達100%，當將713~743nm之間的光密度差應用于測試集時，分類準確率為95.4%。2007年，劉燕德等[43]采集了梨在814~1834nm內(nèi)的近紅外漫反射光譜，同時分析了814~1834nm、1155~1834nm、814~1155nm波段范圍，并結(jié)合不同的光譜預處理方法和建模方法建立了梨的SSC和TA檢測模型。結(jié)果顯示，對于SSC和TA，基于814~1834nm波段，采用多元散射校正（MSC）預處理

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于MC-UVE、GA算法及因子分析對葡萄酒酒精度近紅外定量模型的優(yōu)化研究[J]. 王怡淼,朱金林,張慧,趙建新,顧小紅,朱華新.  發(fā)光學報. 2018(09)
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博士論文
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[2]基于可見/近紅外光譜及成像技術的蘋果可溶性固形物檢測研究[D]. 樊書祥.西北農(nóng)林科技大學 2016
[3]麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測技術的實驗研究[D]. 介鄧飛.浙江大學 2014
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[5]中國水果出口貿(mào)易影響因素的實證分析[D]. 霍尚一.浙江大學 2008

碩士論文
[1]中國水果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級：評價及影響因素研究[D]. 王劉坤.華中農(nóng)業(yè)大學 2018
[2]同時快速鑒別中國藥典收載的三種麻黃藥材的近紅外光譜法研究[D]. 羅陽.重慶醫(yī)科大學 2016
[3]基于近紅外光譜的獼猴桃糖度無損檢測方法的研究[D]. 宋思哲.西北農(nóng)林科技大學 2015
[4]基于近紅外光譜技術的面粉品質(zhì)研究[D]. 閆李慧.河南工業(yè)大學 2012
[5]石油產(chǎn)品特性的近紅外測量技術研究[D]. 劉朋.中國石油大學 2009
[6]基于近紅外技術的石油含水測量系統(tǒng)研究[D]. 宋濤.中國石油大學 2007



本文編號：3280685