硅基光谱芯片在水果糖度检测中的应用研究
水果的可溶性固形物（SSC），又称糖度，是衡量水果口感与品质的重要指标，同时也决定了水果的采摘时间。近年来，光谱探测技术被广泛应用于水果糖度的快速无损检测研究，具有无污染、检测速度快、结果准确等优点。但是，传统的光谱探测设备成本高、体积大，难以进入民用生活。为了更好的满足科研、民用需求，硅基光谱芯片依靠明显的尺寸小、成本低、信噪比高等优势取代了传统探测器成为研究热点。本文以硅基光谱芯片作为探测设备，通过高精度科研光谱仪作为对比设备，以山东富士、陕西富士、新疆阿克苏、皇冠梨的糖度作为研究对象，分别基于多光谱成像分析技术和可见-近红外光谱分析技术，结合化学计量学方法建立并优化了多种类水果糖度通用检测模型。本文的主要研究内容如下： （1）研究了通过可见-近红外光谱分析技术实现不同种类水果（苹果、梨）的糖度检测。实验搭建漫反射采集平台，采集了不同种类水果的漫反射光谱并转化为吸光度。为了提高模型的预测精度和稳定性，结合偏最小二乘法（PLS），优选多元散射校正为最佳光谱预处理方法，并基于PLS建立多种类水果糖度回归模型，模型的决定系数为0.88，预测均方根误差为0.545。通过随机森林法（RF）建立多种类水果糖度回归模型。与PLS回归模型进行比较，结果显示，RF回归模型的评价指标为0.90，为0.487，优于PLS回归模型，模型总体效果得到提升。Rp2RMSEPRp2RMSEP （2）探究了硅基光谱芯片在水果糖度检测研究中，对于同种类和多种类水果糖度检测的可行性。基于多光谱成像分析技术，对经过图像处理后的水果糖度多光谱图像，提取光谱数据后，构建并比较了PLS和RF两种水果糖度回归模型。通过对比，在多种类水果糖度回归模型中，效果略好的RF回归模型的预测集为0.87，为0.473。结果表明，硅基光谱芯片应用于水果糖度检测具备可行性。Rp2RMSEP 综上所述，对比应用光谱仪的可见-近红外水果糖度检测模型，基于多光谱成像分析技术，利用硅基光谱芯片可以实现水果糖度的快速、无损检测。为后续应用于水果采摘、分级等无损检测研究具有理论及借鉴意义。同时，对硅基光谱芯片在水果糖度检测中尽早实现民用化具有实际意义及参考价值。
水果糖度检测;硅基光谱芯片;多光谱成像分析;可见-近红外光谱分析
长春理工大学
硕士
物理学
蔡红星
2022
中文
TS255.7
2023-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）