苹果质地品质近红外无损检测和指纹分析

为了探索近红外光谱快速无损检测苹果质地品质的方法,采集240个苹果样本的近红外光谱(波长800～2500nm),通过解析光谱图和进行不同的预处理,利用偏最小二乘法(PLS)和多元线性回归(MLR)建立回归模型和确定特征指纹图谱。基于波长范围为1300～2500nm,PLS结合多元散射校正(MSC)所建模型的预测效果最好,硬度模型的预测标准偏差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.226kg/cm2、96.52%,脆度模型的RMSEP和R2分别为0.243kg/cm2、97.15%。用权重法基于PLS模型选择的硬度特征波长为1657、1725、1790、2455、1929、2304nm,脆度特征波长为1613、1725、1895、2304、2058、2087、2396nm,经MLR模型检验,特征波长与苹果的硬度和脆度有很高的相关性,硬度的RMSEP和R2分别为0.271kg/cm2、90.30%,脆度的RMSEP和R2分别为0.304kg/cm2、91.64%。结果表明,PLS模型和特征指纹光谱均能准确预测苹果的质地品质,为苹果质地品质的评价提供了快速、直观、简便、可行的新方法。