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梨總酸度的近紅外漫透射檢測(cè)技術(shù)

　　摘要：采用近紅外檢測(cè)儀快速檢測(cè)巴梨、茄梨的總酸度。采集洋梨漫透反射光譜( 680-2500nm), 經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)和平滑處理后, 建立偏最小二乘法(PLS)模型。其相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9052，對(duì)未知樣品的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差為3.62%。結(jié)果表明: 建立多品種洋梨硬度綜合模型是可行的, 近紅外光譜技術(shù)可用于洋梨硬度現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。

　　關(guān)鍵詞：洋梨、硬度、近紅外光譜、漫透射、無(wú)損檢測(cè)

　　引言

　　酸度是反映洋梨(又稱歐洲梨, Pyrus communisL. )的重要指標(biāo), 且在運(yùn)輸、貯藏及銷售期具有重要意義[1]。近紅外( N IR )技術(shù)已廣泛用于果蔬品質(zhì)檢測(cè)[ 2-3]。漫透射技術(shù)具有穿透深的特點(diǎn), 能夠獲取更多物料信息, 已用于水果品質(zhì)檢測(cè)[ 4-5]。

　　1.實(shí)驗(yàn)部分

　　1.1儀器條件：

　　近紅外光譜儀，主要部件包括：儀器主機(jī)、電源適配器、集成顯示器。儀器所用檢測(cè)器為InGaAs，光譜采集軟件，建模軟件。實(shí)驗(yàn)所用的參數(shù)設(shè)置為：波長(zhǎng)范圍：680～2500nm;波長(zhǎng)增量：1.0nm;掃描次數(shù)：24次。梨酸度計(jì)。

　　1.2實(shí)驗(yàn)樣品

　　兩種洋梨是從超市采購(gòu)而來(lái)，各20個(gè)，無(wú)明顯詬病。將這些梨分成2組，每個(gè)品種梨隨機(jī)取出18個(gè)，共36個(gè)作為校正集，用來(lái)建立PLS模型。其余4個(gè)作為驗(yàn)證集，用來(lái)評(píng)估模型。

　　1.3光譜采集

　　儀器采用頂部窗口設(shè)計(jì)，漫透反射方式進(jìn)行檢測(cè)，在每個(gè)樣品隨機(jī)未知切出3個(gè)平面，將樣品平面放置頂部探頭上，直接靜態(tài)檢測(cè)。每個(gè)樣品檢測(cè)3次，得出校正集108張光譜，驗(yàn)證集12張光譜。將掃描以后的樣品進(jìn)行處理，使用某公司產(chǎn)品梨酸度計(jì)檢測(cè)濕化學(xué)數(shù)據(jù)。

　　1.4統(tǒng)計(jì)分析

　　在建立校正模型前，采用建模軟件對(duì)光譜進(jìn)行數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)，采用的方法是一階導(dǎo)數(shù)和9點(diǎn)平滑，當(dāng)樣本置信度超95%時(shí)，則被判為異常。經(jīng)檢驗(yàn)，共有2張光譜異常，剔除后采用PLS建立總酸度的模型。

　　偏最小二乘法( PLS)具備克服樣品成分間相互干擾及吸收波段重疊引起偏離真實(shí)線性的能力, 用于復(fù)雜體系的校正模型建立[6]。PLS建模過(guò)程中,采用留一法計(jì)算內(nèi)部交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSECV, 當(dāng)RM SECV最小時(shí)對(duì)應(yīng)因子數(shù)為最佳。最終建立的洋梨總酸度模型如圖1.

　　圖1.洋梨中總酸度含量的PLS模型

　　經(jīng)過(guò)模型的優(yōu)化，得出洋梨總酸度較好的模型，總酸度的模型相關(guān)系數(shù)為0.954。

　　2.結(jié)果與討論

　　使用驗(yàn)證集來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，經(jīng)檢驗(yàn)，對(duì)未知樣品的檢測(cè)平均相對(duì)誤差為3.62%。

　　從以上所建立的總酸度指標(biāo)的模型可以看出，有明顯的線性關(guān)系，總酸度指標(biāo)的相關(guān)性較好，說(shuō)明采集到的近紅外光譜數(shù)據(jù)中含有大量與總酸度化學(xué)指標(biāo)相關(guān)的有效信息，利用近紅外光譜分析技術(shù)完全能夠準(zhǔn)確的檢測(cè)出這些化學(xué)成分的含量。結(jié)果表明，使用近紅外光譜技術(shù)對(duì)洋梨中總酸度的快速無(wú)損檢測(cè)是完全可行的。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]王加華，陳卓，李振茹，韓東海;洋梨硬度的便攜式可見(jiàn)/ 近紅外漫透射檢測(cè)技術(shù)[ J] . 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2010, 41( 11): 129~133.

　　[2]Nicola B M, Beullens K, Bobe lyn E, eta l Non destructive measure ment of fruit and vegetable quality by means o f NIR spectroscopy: a review [J]. Postharvest B io logy and Technology, 2007, 46( 2): 99~ 118.

　　[3] 韓東海, 王加華. 水果內(nèi)部品質(zhì)近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)研究進(jìn)展[ J] . 中國(guó)激光, 2008, 35( 8): 1 123~ 1 131

　　[4] Schaare P N, Fraser D G. Comparison o f reflectance, interactance and transmission modes of visible /near in fra red spectroscopy for measuring internal properties of kiwifruit [ J]. Postharvest Bio logy and Technology,2000, 20( 2): 175~ 184.

　　[5] 田海清, 應(yīng)義斌, 徐惠榮, 等. 西瓜可溶性固形物含量近紅外透射檢測(cè)技術(shù)[ J] . 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2007, 38( 5): 111~113.

　　[6]LorberA, Wangen L E, KowalskiB R. A theoretical foundation fo r the PLS a lgorithm [ J]. Journal o f Chemo metrics, 1987,1( 1) : 19~ 31.

梨總酸度的近紅外漫透射檢測(cè)技術(shù)

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