[发明专利]近红外光谱检测水果内部品质方法及专用检测系统

说明书

技术领域

本发明涉及应用近红外光谱技术对农产品进行无损检测的应用技术领域，特别提供了一种近红外光谱检测水果内部品质方法及专用检测系统。

背景技术

随着生活水平的不断提高，消费者在购买水果时，不仅关注大小、颜色和外形等外部品质，而且对口感、糖度和酸度等内部品质也提出了更高的要求。目前，对于水果内部品质的检测，大多采用人工感官评定和常规化学分析的方法。人工感官评定法，具有主观性强、评价标准不一等缺点而对于常规化学分析方法，虽然其具有检测准确度高和准确性强等优点，但其检测工作量大，检测时间长，并且需对样品进行破坏，这些都不适用于水果内部品质的快速无损检测。

国内外学者针对便携式苹果检测装置的设计也进行了大量研究。康志亮等人在2010年利用可见光近红外漫反射的原理，设计出一种基于微处理器的便携式受损水果检测装置，实现了对受损苹果与正常苹果的识别和分类。该作者以红富士苹果作为样本，通过对测试电压的分析，提出以标准差作为阈值的检测方法。经测试，该装置识别正确率达到90％以上。樊书祥等人在2014年设计了以ARM9处理器为核心、以微型光谱仪和自制果托作为光谱检测装置、以WinCE为操作系统的便携式苹果糖度光谱检测仪。研究表明，该检测仪能较好地满足苹果糖度的快速无损检测。该研究为快速、便携的苹果糖度光谱检测仪设计提供了参考。Guidetti等人在2010年应用便携式可见―近红外光谱仪实验系统(波长范围450nm-980nm)，结合偏最小二乘法PLS建模，对葡萄样品鲜果和质地均匀的果浆的成熟度指标(可溶性固形物(TSS)、可滴定酸度和pH值)和苯酚成熟度指标(花青素和多酚含量)进行了检测。研究结果表明：该便携式可见―近红外光谱仪可以作为一种快速无损检测葡萄相关品质的有效手段。美国Michael S.Wiederoder等人在2011年开发了可随身携带的高光谱成像系统，用于检测食品处理设备上的污染物，该装置前端需架在三脚架上，电池、笔记本电脑及滤光器在后置背包中，增加了操作的复杂性。

人们迫切希望获得一种技术效果优良的近红外光谱检测水果内部品质方法及专用检测系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种技术效果优良的近红外光谱检测水果内部品质方法及专用检测系统。为了克服目前国内外现有技术的缺陷，本发明特提供了一种基于近红外光谱技术的寒富苹果品质无损检测方法与系统，技术关键是应用可见/近红外光谱技术，可快速、准确地采集被测寒富苹果表面的可见及近红外光谱图像信息，并对其进行分析，从而实现对寒富苹果品质快速无损检测。

本发明近红外光谱检测水果内部品质方法，其特征在于：首先建立基于近红外光谱检测水果内部品质的预测模型；然后针对待检测水果使用近红外光谱检测方法进行检测获得检测数据；将检测数据与在先准备的预测模型进行对比；得出针对待检测水果的内部品质评价结果；其中：建立基于近红外光谱检测水果内部品质的预测模型的方法对应的内容依次要求如下：

1)首先对已知糖度含量的各种典型的寒富苹果样品用光谱仪(10)采集寒富苹果样本表面的光谱信息，每个样本采集至少3个不同点的光谱信息，然后进行平均处理作为各种典型样本各自对应的光谱代表信息，寒富苹果光谱信息是寒富苹果在485.01-900.71nm波长中1231个波长点下的光谱反射率；

2)对所述步骤1)所得寒富苹果样本光谱数据进行预处理；在原始光谱曲线中，在波长的两端，光谱数据所掺杂的噪声较多，信噪比较低，为了提高所建立模型的准确性，选取485.01-900.71nm波长下的光谱反射率数据进行预处理和建模；采集到样本可见近红外光谱数据导入Unscrambler9.7(美国CAMO公司的化学计量学软件)中，应用此软件对光谱数据分别进行消噪预处理，具体是移动平均线(Moving average，MA)和多项式卷积平滑法(Savitzky-Golay，SG)；光程校正预处理为：多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)，标准正态变量变换(Standard Normal Variate Correction，SNV)和矢量归一化(Vector Normalization，VN))和微分预处理以便获得校正集样本光谱数据；