基于可见/近红外光谱和变量优选的南水梨糖度在线检测

被引：6

作者：

孙通

江水泉

机构：

[1] 江苏楷益智能科技有限公司

来源：

食品与机械 | 2016年 / 32卷 / 03期

关键词：

可见/近红外光谱; 变量选择; 糖度; 南水梨;

D O I：

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.03.014

中图分类号：

TS255.7 [果蔬加工品标准与检验];

学科分类号：

083203 ;

摘要：

利用可见/近红外光谱技术对南水梨糖度进行在线检测研究。南水梨样本以0.3m/s速度传输,并采用USB4000光谱仪在470～1 150nm波段范围内采集南水梨样本的光谱。然后,利用3种变量选择方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘(PLS)方法分别建立南水梨糖度的在线预测模型,并分析预测模型性能的优劣。结果表明:可见/近红外光谱技术结合变量选择方法在线检测南水梨的糖度是可行的;竞争自适应重加权采样(CARS)方法优于无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA);CARS方法可以有效简化预测模型并提高预测模型的性能;南水梨全光谱PLS及CARS—PLS糖度预测模型的预测集相关系数和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.940,0.951和0.467%,0.420%。

引用

页码：69 / 72

页数：4

共 17 条

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