【摘 要】
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樱桃番茄既是蔬菜又是水果,不仅色泽艳丽、形态优美,而且味道适口、营养丰富,备受广大消费者的青睐。不同品质的樱桃番茄营养价值和价格差异较大,因此樱桃番茄品质检测具有重要意义。传统的检测方法是以人工分选的方法进行检测,既耗时又具有破坏性。高光谱技术有着图谱合一、快速、高效、无损检测的特点,可以探测到目标的空间图谱信息。本文以樱桃番茄为研究对象,利用高光谱技术结合化学计量学方法对樱桃番茄的可溶性固形物含
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樱桃番茄既是蔬菜又是水果,不仅色泽艳丽、形态优美,而且味道适口、营养丰富,备受广大消费者的青睐。不同品质的樱桃番茄营养价值和价格差异较大,因此樱桃番茄品质检测具有重要意义。传统的检测方法是以人工分选的方法进行检测,既耗时又具有破坏性。高光谱技术有着图谱合一、快速、高效、无损检测的特点,可以探测到目标的空间图谱信息。本文以樱桃番茄为研究对象,利用高光谱技术结合化学计量学方法对樱桃番茄的可溶性固形物含量、硬度和损伤进行了无损检测,结合光谱预处理,波长变量提取等方法建立偏最小二乘回归模型（PLSR）、偏最小二乘法判别分析模型（PLS-DA）。本文主要研究内容和结论如下:（1）利用高光谱技术,对樱桃番茄可溶性固形物含量和硬度进行无损检测。使用一阶导数结合卷积（SG）平滑的预处理方法消除光谱噪声。为减小模型复杂度、提高模型精度,对比竞争性自适应重加权算法（CARS）和连续投影算法（SPA）对特征波长的提取效果确定最优算法。研究结果表明,针对樱桃番茄可溶性固形物含量的检测,发现使用预处理-CARS-PLSR模型效果最好,校正模型相关系数RC=0.9363,预测模型相关系数RP=0.8894。针对樱桃番茄硬度的检测,发现使用光谱预处理后建立的模型效果最好,校正模型RC=0.9076,预测模型RP=0.8564。（2）利用高光谱技术,对樱桃番茄的损伤进行无损分类判别分析。对比不同光谱预处理方法的建模结果,得出使用SG结合多元散射校正（MSC）的预处理方法建立的模型更为稳定。利用CARS、SPA算法提取特征波段,建立分类判别模型,并与基于全波段光谱建立的分类判别模型进行对比,得出使用SPA-PLS-DA模型是最为准确的,预测集的识别率达到100%。使用SPSS软件中的最近邻元素和SPSS判别分析两种方法均可对完好樱桃番茄和损伤樱桃番茄进行判别,正确率都达90%以上。
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