苹果种植在我国水果产业体系中占有非常大的比重,据统计,2015年中国苹果种植面积3500万亩左右,产量达3968.4万吨,占世界苹果产量的50%以上。但是由于苹果霉心病等病害的影响,我国苹果的整体质量不高,调查显示,2013-2014年陕西、山西等苹果产区苹果采前落果非常严重,每亩落果高达1000-2000斤,造成了巨大的经济损失。目前针对这一产业现状,相关学者开展了大量的苹果霉心病无损检测技术研究,取得了一定的研究成果。其中基于可见/近红外光谱的无损检测技术为最主要的一种检测方式,但是目前的研究成果多数尚处于实验室阶段,成本高昂且难以大量投入使用,对于苹果产中的霉心病无损检测研究涉及甚少。本文基于窄带LED光源的透射光谱检测原理,设计了一种以MSP430为核心的夹持式苹果霉心病检测设备,以双特征波长的透射光强度建立了基于BP神经网络的苹果霉心病判别模型,可用于苹果产中和采后的霉心病无损检测,为不同区域苹果霉心病发病状况的调查及苹果分类采收提供了一种可行的解决方案,有利于苹果生产过程中对霉心病针对性的前期防治。本文完成的主要工作及取得的结论如下:(1)分析了苹果霉心病的发病特征,确定了透射光谱检测的检测方式。根据光谱透射中光的吸收理论,确定了透射光强度的影响因子为苹果果径和霉心病病变物质。基于苹果可见/近红外透射光谱采集平台采集的透射光谱,结合苹果的霉心病发病状况和苹果直径,利用MATLAB相关性分析提取了与苹果霉心病相关系数最大的特征波长为700nm~720nm,同时考虑到苹果直径大小对透射光光程的影响,提取出了与苹果直径最相关的特征波段800nm~820nm作为夹持式苹果霉心病检测设备的参考波段。(2)设计实现了夹持式苹果霉心病检测设备的整体机构。设备由夹持检测机构和手动控制闸通过连接杆连接组成。夹持检测机构设计为两个半球状爪,球型爪上分别搭载LED光源和光电检测传感器,球型爪闭合时光源与光电传感器位置固定,保证光源发射的光透过苹果后被光电检测传感器垂直接收;手动控制闸用于控制夹持检测机构的开闭状态,整体机械结构为苹果霉心病检测提供了载体。(3)设计实现了夹持式苹果霉心病检测设备的硬件电路和软件程序。基于所选苹果霉心病的相关特征波段和参考波段,分别选用了中心波长为710nm和810nm的窄带LED作为检测光源,结合FDS1010光电检测传感器和ADS1115采样模块,完成了以MSP430单片机为核心处理器的硬件电路设计,并根据MSP430开发平台设计了设备的软件运行流程,实现了设备的透射光强检测。(4)建立了基于BP神经网络的扶风富士苹果霉心病判别模型。通过搭建的夹持式苹果霉心病检测设备,采集了试验苹果的双波段透射光的强度,利用MATLAB软件训练出满意的神经网络,导出BP网络的权值矩阵和阈值矩阵,结合中间变量,根据网络传递函数换算出可用于MSP430单片机的苹果霉心病判别公式。利用搭建的夹持检测装置,对扶风45个富士样本进行霉心病判别准确率测试,其中霉心病果判别准确率为77.8%,整体判别准确率为88.9%。(5)测试了夹持式苹果霉心病检测装置的性能,测试结果表明,单个苹果检测时间为1~1.5s,装置待机状态下功率为1.57W,检测状态下功率为8.95W,采用容量为5000mAH,工作电压为24V的锂电池供电,在满足其稳定性的情况下(电池电量大于50%),可持续工作8h以上。