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高光譜成像檢測(cè)水果可溶性固形物含量與分布

瀏覽次數(shù):2777 發(fā)布日期:2020-12-29  來(lái)源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
高光譜成像技術(shù)應(yīng)用案例-高光譜成像檢測(cè)水果可溶性固形物含量與分布
水果在采摘、儲(chǔ)存、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)中,質(zhì)量與品質(zhì)評(píng)估都是非常重要的。決定水果質(zhì)量的一項(xiàng)主要指標(biāo)就是可溶性固形物(SSC),如果SSC的含量較高,則水果的口感會(huì)更甜。印度尼西亞大學(xué)的學(xué)者使用Specim FX10高光譜成像系統(tǒng)開發(fā)了楊桃的可溶性固形物含量預(yù)測(cè)系統(tǒng),可有效地預(yù)測(cè)楊桃中的SSC含量及空間分布(Prediction of Soluble Solid Contents Mapping on Averrhoa Carambola Using Hyperspectral Imaging)。

高光譜成像技術(shù)將光譜測(cè)量和成像技術(shù)相結(jié)合,可同時(shí)從樣品中獲取空間和光譜信息,為楊桃SSC值的無(wú)損檢測(cè)提供新的思路。研究人員在當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)采購(gòu)了278顆不同成熟度的楊桃,并隨機(jī)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集(4:1),其中223顆為訓(xùn)練集,55顆為測(cè)試集。將訓(xùn)練集的楊桃按照不同成熟度劃分,并使用Specim FX10采集其高光譜信息,下圖展示了不同SSC值水平的楊桃樣品在400-1000 nm的反射光譜,在NIR其區(qū)域,SSC含量與反射率成反比,SSC值越高反射率越低。

   
             圖1. 高光譜成像系統(tǒng)組圖                              圖2. 五個(gè)不同SSC值樣品的反射光譜

對(duì)訓(xùn)練集所有樣本進(jìn)行偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)處理,實(shí)現(xiàn)特征提取與選擇。根據(jù)不同數(shù)量的主成分,分別在Matlab中構(gòu)建偏最小二乘回歸(PLSR)和主成分回歸(PCR)的SSC預(yù)測(cè)模型。使用模型預(yù)測(cè)55個(gè)測(cè)試集楊桃的SSC值,與實(shí)際測(cè)糖儀獲取的SSC值進(jìn)行交叉驗(yàn)證評(píng)估預(yù)測(cè)模型的精度。結(jié)果顯示,當(dāng)使用PLSR算法的前20個(gè)主成分時(shí),預(yù)測(cè)模型顯示出良好性能,相關(guān)系數(shù)(r)為0.99,均方根(RMSE)誤差為0.43。

                                圖3. 基于PLSR和PCR的測(cè)量值和預(yù)測(cè)值之間的相關(guān)性
                  
                
                                                                  圖4. 可溶性固形物含量分布圖

這項(xiàng)研究表明,高光譜成像系統(tǒng)在預(yù)測(cè)和繪制楊桃的可溶性固形物含量及分布上有著非常廣闊的應(yīng)用前景,可適用于品質(zhì)檢測(cè)、工業(yè)分揀等領(lǐng)域。

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發(fā)布者:北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司
聯(lián)系電話:18210150760
E-mail:sales@eco-tech.com.cn

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