猕猴桃品质光谱无损检测技术研究进展

作     者：陈香维 岳田利 杨公明 Chen Xiangwei;Yue Tianli;Yang Gongming

作者机构：西北农林科技大学食品科学与工程学院 华南农业大学食品学院广州510642 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2006年第22卷第8期

页      面：240-245页

核心收录：

学科分类：08[工学] 09[农学] 090201[农学-果树学] 0710[理学-生物学] 0810[工学-信息与通信工程] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0902[农学-园艺学] 081002[工学-信号与信息处理] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：西北农林科技大学青年科研专项基金 

主　　题：猕猴桃 内部品质 无损检测 近红外光谱 定标模型 

摘      要：光谱无损检测技术正越来越广泛地应用在水果内部品质检测中。该文从猕猴桃光谱特性差异及光谱无损检测技术影响因素对比分析等方面出发，对目前光谱分析技术在猕猴桃品质检测中应用的研究现状进行综述。分析了猕猴桃与其它水果光谱吸收特性和散射特性的差异以及不同温度、硬度、成熟度、部位及生长期管理措施对猕猴桃光谱特性的差异。对猕猴桃样品采集、光谱检测及数据处理等方面的不同方法进行了对比分析。指出采用500～2500nm的可见光及近红外光谱对不同产地、不同生长环境和管理条件、不同储藏期、不同成熟度猕猴桃的果肉颜色、硬度、干物质含量、可溶性固形物含量、含糖量以及水果密度等内部品质进行检测是可行的。数据处理和定标模型建立方面的研究正在从传统多元回归和数值优化方法到包括人工神经网络技术、遗传算法、小波分析和自组织理论等先进数据分析技术的非线性模式识别方向发展。今后研究重点应进一步提高定标模型预测可靠性、通用性和实用性，建议今后对不同猕猴桃品种及不同仪器之间定标模型的通用性、猕猴桃在运动条件下的光谱检测技术等方面进行研究。