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霉心病苹果品质分析及无损检测模型的建立

霉心病苹果品质分析及无损检测模型的建立

作者：张建超辽宁大学

学位级别：硕士

苹果霉心病是严重的果实内部病害,病变果实的外表没有明显的病害特征,严重制约我国苹果产业的发展。因此,建立快速、可靠的苹果霉心病无损检测模型在现实生产中具有重要意义。本文以富士苹果为研究对象,对干腐型（中度）果和不同等级湿... 详细信息

苹果霉心病是严重的果实内部病害,病变果实的外表没有明显的病害特征,严重制约我国苹果产业的发展。因此,建立快速、可靠的苹果霉心病无损检测模型在现实生产中具有重要意义。本文以富士苹果为研究对象,对干腐型（中度）果和不同等级湿腐型霉心病果的营养、生理、感官和质构品质以及挥发性物质、衰老指标和酶促防御系统进行测定,探究干腐型与湿腐型果以及不同等级湿腐型霉心病果的品质差异;基于电子鼻构建健康果和霉心病果的判别模型并比较不同模型的判别效果;基于漫透射和漫反射光谱检测技术构建不同等级霉心病果的判别模型,并对光谱的采集方式、预处理方法、建模方法以及不同建模波段的建模效果进行对比,得出最优的霉心病检测模型。研究结果如下:1.不同病变类型及不同等级湿腐型霉心病苹果有着不同的品质及生理生化反应。对于不同病变类型,与湿腐型苹果相比,同一病害程度的干腐型苹果的密度较低,促进果实硬度和脆度的下降,但挥发性物质（醛类、酯类和醇类等）的种类和含量较高;另外,干腐型果的呼吸强度较低,果实中MDA含量和相对电导率受到抑制,多酚氧化酶（PPO）和过氧化物酶（POD）活性保持在较低水平,总酚含量和苯丙氨酸解氨酶（PAL）活性水平较高,进而延缓果实的衰老与褐变,导致不同病变类型的出现。对于不同等级湿腐型果,病变程度越高,苹果果实的密度越小,使得果实的可滴定酸含量、质构品质（果皮强度、果皮脆性、硬度、脆度和咀嚼性）和酯类物质等的含量逐渐降低,但呼吸强度、醇类和芳香烃类等物质的含量逐渐增加;另外,病变程度的不断增加能够促进MDA含量和相对电导率的增加,且保持较高的总酚含量和PPO、CAT、POD以及PAL活性。2.基于SIMCA软件对采集的不同等级霉心病苹果的电子鼻信息进行主成分分析、聚类分析和正交偏最小二乘法-判别分析。结果表明,健康果的特征传感器有W5C、W1C和W3C,重度果的特征传感器有W1S、W2S、W1W和W5S。基于SPSS 23.0软件建立苹果霉心病Fisher函数、多层感知器神经网络（muhilayer perceptron neural network,MLPNN）和径向基函数神经网络（radial basis function neural network,RBFNN）判别模型。研究结果表明,电子鼻结合MLPNN模型的判别效果最好,其对训练集和验证集的总体预测判别率分别为88.61%和88.46%;电子鼻结合RBFNN模型的判别效果次之,其对训练集和测试集的总体预测判别率分别为93.50%和80.95%;电子鼻结合Fisher判别函数判别效果最差,其对训练集和验证集的总体预测判别率分别为91.50%和79.27%。另外,3种判别模型对健康果和重度果都有很好的判别效果,对健康果和轻度果的判别效果不理想,需要在今后的研究中进一步的优化。3.基于漫透射光谱采用3种光谱采集方式、5种光谱预处理方法和4种建模方法来建立苹果霉心病无损检测模型。两点横建模结果显示,单位归一化处理结合PLSR所建模型的效果最好,其判别率为85.29%;四点横建模结果显示,单位归一化处理结合PLSR所建模型的效果最好,其判别率为86.27%;四点纵建模结果显示,单位归一化处理结合MLR所建模型的效果最好,其判别率为83.33%。综上,四点横光谱采集方式、单位向量归一化预处理方法和PLSR建模方法更适用于漫透射光谱建立苹果霉心病无损检测模型,判别率为86.27%。然后对四点横漫透射光谱分波段建模,建模结果显示第二波段+第三波段（710nm50 nm）的四种建模方法所建模型都有很好的判别效果,其中PLSR的判别率高达87.25%。4.基于漫反射光谱采用5种光谱预处理和4种建模方法来构建苹果霉心病无损检测模型。建模结果显示,一阶导处理结合PLSR所建模型的效果最好,其判别率为83.74%;一阶导处理结合MLR和SVR所建模型的效果次之,其判别率分别为82.11%和81.30%,PCR模型的判别率较低,在60.16%7.48%之间,因此PCR这种建模方法不适用于漫反射光谱建立苹果霉心病模型。分波段建模结果显示,第二波段（740 nm386 nm）的模型效果最好,MLR、PLSR和SVR模型的判别率分别为82.93%、80.49%和79.67%。将漫透射和漫反射建模结果相对比,得出无论是原始模型还是最优预处理模型,漫透射光谱更适合建立苹果霉心病无损检测模型。

关键词：苹果霉心病品质差异无损检测模型电子鼻漫反射光谱漫透射光谱

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基于近红外光谱的红提内部品质无损检测研究

食品工业科技 2022年第22期43卷 7-14页

作者：高升徐建华青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520 青岛国际机场集团有限公司运行指挥中心山东青岛266000

红提的可溶性固形物含量(Solube Solids Content,SSC)、总酸(Total Acid,TA)、pH、硬度(Firmness Index,FI)和含水率(Moisture Content,MC)等内部品质指标直接影响着果实的口感及品质,同时也是水果成熟度的评判标准。为快速获得上述内... 详细信息

红提的可溶性固形物含量(Solube Solids Content,SSC)、总酸(Total Acid,TA)、pH、硬度(Firmness Index,FI)和含水率(Moisture Content,MC)等内部品质指标直接影响着果实的口感及品质,同时也是水果成熟度的评判标准。为快速获得上述内部品质指标,且避免不必要的检测损耗,本文提出了一种新的红提无损检测模型。以生长期红提为研究对象,利用Antaris Ⅱ近红外光谱仪采集了360个样本的近红外光谱信息。对采集到的光谱信息分别用SNV等算法进行预处理并通过建模确定了最优预处理方法。然后通过降维算法提取光谱信息的特征波长,最后基于偏最小二乘回归算法(Partial Least Squares Regression,PLSR)分别建立了红提的SSC、TA、pH、FI和MC的检测模型。红提的SSC、TA的最优检测模型为SG-CARS-SPA-PLSR模型,pH的最优检测模型为MA-CARS-SPA-PLSR模型,FI和MC的最优检测模为SG-CARS-PLSR模型。所建立的红提SSC、TA、pH、FI和MC的最优PLSR模型的预测集的相关系数Rp分别为0.9787、0.9811、0.9870、0.9568、0.9329,残差预测偏差RPD分别为4.8637、4.9006、6.0939、3.4453、2.5825,表明以上模型具有较高的检测精度。本文所建的红提内部品质检测模型可为红提内部品质的检测提供可靠的方法。

关键词：红提内部品质近红外光谱偏最小二乘回归算法无损检测模型

基于高光谱技术的藏茶含水量与茶多酚含量检测研究

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基于高光谱技术的藏茶含水量与茶多酚含量检测研究

作者：罗雄四川农业大学

学位级别：硕士

藏茶能够为高原生活的居民补充各类维生素和微量元素,促进人体内高脂食物的分解和消化,除此之外还具有很高的实用价值。藏茶中含有水分、茶多酚、咖啡碱及碳水化合物等多种成分,藏茶中的含水量对其加工和储藏起着指导作用,而茶多酚含量... 详细信息

藏茶能够为高原生活的居民补充各类维生素和微量元素,促进人体内高脂食物的分解和消化,除此之外还具有很高的实用价值。藏茶中含有水分、茶多酚、咖啡碱及碳水化合物等多种成分,藏茶中的含水量对其加工和储藏起着指导作用,而茶多酚含量直接影响其口感和价值。传统的藏茶含水量和茶多酚含量检测方法是通过一系列理化实验来进行测量,该方法能够精准测量出理化值,但存在耗时、耗力、耗材等诸多缺点,因此开发出一种快速无损且准确的方法势在必行。本研究利用高光谱成像技术和机器学习分别实现对藏茶含水量和茶多酚含量无损检测,为相关农产品无损检测领域提供参考。主要研究内容包括:(1)实验选用雅安藏茶作为研究对象,采集了藏茶样本在387～1035nm波长范围内的高光谱图像,通过ENVI软件截取感兴趣区域并通过Python编程软件提取出光谱信息和特征图像,并利用灰度共生矩阵(GLCM)提取样本的纹理信息。采集完高光谱图像后依据国家相关部门制订的标准进行理化实验,测量样品的含水量和茶多酚含量。(2)搭建了基于光谱、纹理以及光谱-纹理融合后的藏茶含水量检测模型。利用标准正态变量变换(SNVT)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、Savitzky-Golay(SG)滤波及标准差标准化(ZSS)等多种预处理算法对原始藏茶光谱数据(RAW)和融合光谱-纹理后的特征进行预处理。利用GB、Ada Boost、RF、XGBoost、Light GBM以及Cat Boost算法来分别提取出藏茶光谱、纹理以及光谱-纹理融合特征后,按照重要性排名,将前30的特征作为RFR、Cat Boost R、Light GBMR、XGBoost R模型的输入,并根据建立模型的结果筛选出由GB算法提取的特征作为输入,搭建了以XGBoost R和Cat Boost R作为基学习器,Cat Boost R作为元学习器的Stacking模型,该模型的预测效果较为理想,其R、R和RMSEC、RMSEP分别为0.9947、0.9817和0.1101、0.2326。(3)搭建了基于光谱、纹理以及光谱-纹理融合后的藏茶茶多酚检测模型。对比利用多种预处理算法对原始藏茶光谱和融合光谱-纹理后的特征数据进行预处理。利用GB、Ada Boost、RF、XGBoost、Light GBM以及Cat Boost算法来分别提取出藏茶光谱、纹理以及光谱-纹理融合后的重要特征。按照重要性排名,前30位的特征作为RFR、Cat Boost R、Light GBMR、XGBoost R模型的输入,并根据建立模型的结果筛选出由Light GBM算法提取的特征作为输入,搭建了以Cat Boost R和Cat Boost R作为两个基学习器,Cat Boost R作为元学习器的Stacking模型,该模型的性能要优于其他单个模型的性能,其R为0.9877、R为0.9586、RMSEC和RMSEP分别为0.1806、0.3631。

关键词：高光谱成像藏茶含水量茶多酚无损检测模型

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基于近红外光谱技术的蜂胶总黄酮含量分析

药物分析杂志 2014年第10期34卷 1868-1873页

作者：陈慧真夏正燕浙江大学医学院附属邵逸夫医院杭州310016 浙江省中药研究所杭州310023

目的:应用可见/近红外光谱技术结合特征波长提取方法研究快速无损测定蜂胶毛胶中主要活性成分总黄酮含量的方法。方法:对112个蜂胶样本进行光谱扫描,并采用紫外分光光度法测得蜂胶总黄酮的化学值。经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求... 详细信息

目的:应用可见/近红外光谱技术结合特征波长提取方法研究快速无损测定蜂胶毛胶中主要活性成分总黄酮含量的方法。方法:对112个蜂胶样本进行光谱扫描,并采用紫外分光光度法测得蜂胶总黄酮的化学值。经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理,选择最优预处理方法。采用3种有效波长提取方法:连续投影算法(SPA)、载荷系数法(xLW)和回归系数法(RC),将提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法(PLS)和多元线性回归(MLR)的输入变量,分别建立了各种线性和非线性模型。结果:以预测集的预测相关系数(Rp),预测标准误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为评价指标比较各模型。结果表明,蜂胶毛胶中总黄酮含量预测的最优模型为SPA-PLS模型,Rp=0.954,RMSEP=9.32,RPD=4.02。结论:基于光谱技术和化学计量学方法的检测模型具有较好的检测效果,可作为蜂胶毛胶中有效成分的快速测定新方法。

关键词：蜂胶毛胶总黄酮快速分析无损检测模型光谱技术化学计量学

可见/近红外漫反射光谱检测马奶葡萄表皮色泽

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食品工业科技 2015年第19期36卷 308-311,378页

作者：陈辰鲁晓翔张鹏陈绍慧李江阔天津商业大学生物技术与食品科学学院天津市食品生物技术重点实验室天津300134 国家农产品保鲜工程技术研究中心天津市农产品采后生理与贮藏保鲜重点实验室天津300384

本研究的目的是建立马奶葡萄果实表皮色泽的可见/近红外漫反射光谱检测数学模型,并评价其应用价值。以明度L*和色度坐标a*、b*为评价指标,讨论应用不同化学计量学建模方法、不同的光谱预处理方法、不同有效波长区间建立定标模型的效果,... 详细信息

本研究的目的是建立马奶葡萄果实表皮色泽的可见/近红外漫反射光谱检测数学模型,并评价其应用价值。以明度L*和色度坐标a*、b*为评价指标,讨论应用不同化学计量学建模方法、不同的光谱预处理方法、不同有效波长区间建立定标模型的效果,并用最优模型对未知样品进行预测,以验证模型精度。结果显示,在全光谱范围内,应用偏最小二乘法(PLS)结合二阶导数、去散射的光谱预处理方法的L*值模型效果最好,其交互验证误差SECV、交互验证相关系数R2CV分别为0.4591、0.9476;a*、b*值模型宜采用一阶导数结合加权多元离散校正处理,SECV分别为0.1239、0.4496,R2CV为0.9508、0.8648。实验证明,应用可见/近红外漫反射技术对马奶葡萄果实表皮色泽进行快速无损检测是可行的,L*、a*模型稳健,b*模型精度有待进一步提高。

关键词：可见/近红外漫反射光谱马奶葡萄表面色泽无损检测模型