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基于近红外在线装置苹果糖度模型参数优化研究 被引量：5
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作者 姜小刚 朱明旺 +5 位作者 姚金良 李斌 廖军 刘燕德 张剑一 景寒松 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期116-121,共6页
糖度(SSC)是苹果内部品质主要评价指标之一,近红外光谱技术是预测苹果SSC的首选技术,优化近红外光谱采集装置的参数,可以提升模型的性能。采用本课题组自主研发的动态在线设备采集苹果的近红外光谱(350~1150 nm),研究不同参数条件下(运... 糖度(SSC)是苹果内部品质主要评价指标之一,近红外光谱技术是预测苹果SSC的首选技术,优化近红外光谱采集装置的参数,可以提升模型的性能。采用本课题组自主研发的动态在线设备采集苹果的近红外光谱(350~1150 nm),研究不同参数条件下(运动速度、积分时间和光照强度)对近红外光谱预测苹果糖度模型的影响,优化动态在线装置的参数。210个红富士苹果被分为两批,第一批90个苹果样品,经过Kennard-Stone算法(K-S)算法分为建模集和预测集,用于研究不同运动速度、不同积分时间对苹果SSC含量在线预测模型的影响。在0.3和0.5 m·s^(-1)两种运动速度下,使用多元散射校正(MSC)、小波变换(WT)、标准正态变量变换(SNV)对采集到的光谱进行预处理,对不同移动速度的光谱构建糖度的偏最小二乘回归模型(PLS),结果表明:装置的运动速度为0.5 m·s^(-1)所建立的预测模型性能较优,在四种不同积分时间中,积分时间为120 ms时,经SNV预处理所建立的模型性能最优,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.968和0.331。第二批苹果120个,经K-S分为建模集和预测集,选择运动速度为0.5 m·s^(-1),积分时间为120 ms的装置参数进行不同光照强度对苹果SSC预测模型影响的研究,结果发现:在光照强度为4.5 A时,采集到的光谱相对其他光照强度组有较大的变化,光谱在640和800 nm处的波峰基本消失。在光照强度为6.5 A时,经SNV预处理后建立的模型性能最优。再使用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)对采集的光谱数据进行波长筛选后,建立苹果SSC模型,结果表明:CARS-PLS所建立的模型性能较好,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.991和0.149,同时简化了模型,提高了模型的稳定性。研究表明:对动态在线设备进行参数优化,有助于提高苹果模型的预测精度,该研究有助于对苹果品质在线分选提供技术支持。 展开更多
关键词 近红外光谱分析技术 动态在线装置 光照强度 波长筛选 参数优化
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