【摘 要】
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脆度是反映香梨内部品质的重要指标之一,目前脆度主要检测方式是感官评价,但感官评价人员易疲劳且评价效率较低,评价结果易受主观影响。因此,亟待需要找到一种可以对香梨脆度进行客观、高效、准确评价的方法,以实现更接近消费者口感的香梨内部品质检测。本文采用质构仪对香梨果肉进行穿刺试验获取力学信号,分别采用AED低频和录音机高频与力学测试同步采集的方式获取香梨果肉穿刺的声学信号,采用峰值法从力学信号和声学信号
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脆度是反映香梨内部品质的重要指标之一,目前脆度主要检测方式是感官评价,但感官评价人员易疲劳且评价效率较低,评价结果易受主观影响。因此,亟待需要找到一种可以对香梨脆度进行客观、高效、准确评价的方法,以实现更接近消费者口感的香梨内部品质检测。本文采用质构仪对香梨果肉进行穿刺试验获取力学信号,分别采用AED低频和录音机高频与力学测试同步采集的方式获取香梨果肉穿刺的声学信号,采用峰值法从力学信号和声学信号中提取特征参数,采用1/3倍频程法从高频采集声音信号中提取频域特征参数,通过差异显著性分析提取可表征香梨脆度的评价指标,将评价指标与香梨感官脆度评价结果进行相关性分析对各评价指标进行验证。对各参数进行自相关分析并采用主成分分析进行降维处理,最后分别基于多元线性回归和BP神经网络构建香梨脆度检测模型,实现香梨脆度的客观评价。本研究主要取得以下结果:（1）采用质构仪对香梨果肉穿刺采集力学信号,分别采用AED以500Hz的低频采集和录音机以44100Hz的高频采集香梨果肉穿刺声学信号;采用谱减法对录音机采集的声音信号进行去噪处理,对去噪后的高频采集信号进行FFT变换得到高频采集信号的频域信号。（2）采用峰值法从力学信号中提取15个力学参数,其中杨氏模量、低应变刚度、力比、平均力、力功、力峰数、力线性距离和终点力随着香梨贮藏期的增加整体呈现显著下降趋势并且在不同贮藏期间有显著差异,第一个力降和力差随着香梨贮藏期的增加呈上升趋势可作为评估香梨脆度的力学特征参数。（3）提取的6个AED声学参数声峰数,声功,最大声压级,平均声压级,声线性距离和第一次断裂处的声压级随着香梨贮藏期增加香梨脆度下降时整体均呈显著下降趋势;从高频采集声学信号提取9个时域参数,其中最大声幅、声峰数、声标准差、声曲线长度、幅值差和平均声峰随着香梨贮藏期的增加都呈显著下降趋势;它们均可以较好的反映香梨果肉脆度变化,这些参数可以作为评价香梨脆度的特征参数。采用1/3倍频程法从高频采集声音频域信号中提取32个功率谱特征参数。（4）对筛选后的力声参数进行自相关分析发现各力声参数之间存在较高的相关性,因此采用主成分分析进行降维,从力学结合AED声学特征参数提取3个主成分解释83.87%的信息;从力学结合高频采集声学时域特征参数提取4个主成分解释83.30%的信息;从力学集合高频采集声学频域特征参数提取9个主成分解释82.07%的信息。（5）采用多元线性回归基于降维后的主成分构建香梨脆度评估模型,由三种力声组合参数主成分构建的三种模型均可以对香梨脆度进行准确评估（r>0.800）。采用力学和AED声学参数主成分构建的模型预测结果与感官脆度评分相关系数r高达0.850,均方根误差值RMSE为0.521;采用力学和高频采集声学时域参数主成分构建的模型预测结果与感官脆度评分相关系数r为0.830,均方根误差值RMSE为0.585;采用力学和高频采集声学频域参数主成分预测结果与感官脆度评分相关系数r为0.803,均方根误差值RMSE为0.589。（6）采用BP神经网络基于降维后的主成分构建香梨脆度评估模型,由力学参数和AED声学参数主成分构建的模型预测香梨脆度与感官脆度相关性r高达0.872,均方差MSE为0.582;采用力学和高频采集声学时域特征主成分构建的模型预测香梨脆度与感官脆度相关性r可达0.873,均方差MSE为0.645;采用力学和高频采集声学频域特征主成分构建的模型预测香梨脆度与感官脆度相关性r达0.853,均方差MSE为0.795。本研究所提出的力声同步测试法实现了香梨果肉脆度的准确检测,从香梨果肉穿刺的力学和声学两种信号中提取特征参数构建香梨脆度检测模型,对实现接近消费者口感的香梨内部品质检测具有重要意义。
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