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高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用

发布时间:2024-07-10
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沙梨又名金珠果,果皮色泽多为褐色或绿色,果肉细嫩脆爽,汁多味甜,深得消费者喜爱。目前,国内外对水果品质检测方法常采用有直接破坏性的化学检测方法、近红外光谱检测技术以及高光谱图像检测技术等。本文简单介绍了高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用。

沙梨又名金珠果,果皮色泽多为褐色或绿色,果肉细嫩脆爽,汁多味甜,深得消费者喜爱。目前,国内外对水果品质检测方法常采用有直接破坏性的化学检测方法、近红外光谱检测技术以及高光谱图像检测技术等。本文简单介绍了高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用。


高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用


检测方法

采集80个沙梨样本在400-1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC 预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型。


高光谱成像仪-4


检测设备

高光谱成像仪,可以采用赛斯拜克SC系列高光谱相机,光谱波长测量范围为400-1700 nm,分辨率为2.5nm,能够精准捕捉沙梨的光谱特征。

 

高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用2


高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用3


高光谱图像技术在沙梨无损检测中的应用5


实验结果

无信息变量消除法将光谱变量压缩到 234个,有效减少了建模的输人变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型。

本研究将高光谱图像技术与无信息变量消除法相结合,建立沙梨糖度PLS预测模型,为实现水果快速、无损检测奠定了理论基础。

 


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