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猕猴桃是我国果品产业的一大支柱,种植面积和产量均位于世界第一。但我国猕猴桃果品快速检测分级能力落后,果品品质参差不齐,增值空间低,市场竞争力弱。因此,有必要找到一种快速、准确的无损检测方法实现猕猴桃的品质检测。猕猴桃是一种呼吸跃变型水果,随着果实的不断成熟,果实内部品质不断变化,具体表现为果实硬度的逐渐减小,维生素C含量、纤维素含量和果肉颜色等的不断变化。本论文利用声学无损检测技术,研究猕猴桃在成熟过程中内部品质指标的变化情况,探索猕猴桃品质指标变化规律,构建各项品质指标的动力学模型;构建声学无损检测平台,获得稳定的测试条件;建立基于共振频率和弹性指数的猕猴桃硬度预测模型,比较不同预测模型的结果,得到较优的猕猴桃硬度预测模型。具体研究内容和主要研究结果如下:(1)品质指标动力学模型的构建研究在室温和8℃条件下,内部品质指标的变化情况,构建零级动力学模型、一级动力学模型和威布尔模型。结果表明:内部品质指标与贮藏时间之间均存在极显著线性关系,且温度越高,各项内部品质指标的变化速率越快。内部品质指标中的硬度、维生素C含量、L~*值和纤维素含量随着贮藏时间的增加而逐渐降低,失重率、a~*值、b~*值、ΔE值和C值随贮藏时间的延长而增加。对比3种模型对猕猴桃各项指标的分析结果,威布尔模型的拟合效果最好。室温下,威布尔模型对失重率、硬度、a~*值、b~*值、L~*值、ΔE值、C值和VC含量、纤维素的R~2分别为0.980、0.997、0.983、0.975、0.986、0.969、0.990、0.992;8℃条件下分别为0.974、0.979、0.979、0.910、0.998、0.840、0.988、0.990。结合感官评定和威布尔模型的拟合结果得到,室温和8℃贮藏条件下,猕猴桃果肉硬度分别低于2.58和4.26 N时,不建议食用。(2)声学无损检测平台的构建基于猕猴桃的声学振动特性,采用DFT5004数据采集系统、DFT6000数据分析系统和振动传感器构建声学无损检测平台,实现对猕猴桃振动响应信号的稳定采集。测试高度选定为10 cm,均匀选取不同果重的猕猴桃赤道部位的4个点进行检测。结果表明:不同果重和赤道范围内的不同测试点对振动响应频率无显著影响。(3)猕猴桃硬度预测模型的建立以猕猴桃的振动频率和弹性指数为自变量,硬度为因变量,采用一元线性回归、逐步多元线性回归和偏最小二乘法建立猕猴桃硬度的预测模型。结果表明:三种模型中偏最小二乘法与逐步多元线性回归模型的结果均良好。室温下,校正集中相关系数r_c=0.983,校正均方根误差REMSEC=0.644 N;预测集中相关系数r_p=0.929,预测均方根误差REMSEP=1.412 N,REMSEC下降。8℃下,校正集中r_c=0.980,REMSEC=0.681;预测集中r_p=0.961,REMSEP=0.904 N,REMSEC下降,说明利用声学振动无损检测技术用于判断猕猴桃内部品质的方法是可行的。