河套蜜瓜糖度和坚实度可见近红外光谱检测研究  

Study on detection of sugar content and firmness of hetao muskmelon using Vis-NIR spectroscopy

作　　者：张德虎[1] 田海清[1] 武士钥 刘超[1] 肖传晶[1] 

机构地区：[1]内蒙古农业大学,内蒙古呼和浩特010018

出　　处：《中国农机化学报》2014年第3期197-201,共5页Journal of Chinese Agricultural Mechanization

基　　金：国家自然科学基金(31160248);中国博士后科学基金(20110491551);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20111515120008)

摘　　要：基于USB4000便携式光谱仪,以160个"金红宝"河套蜜瓜为对象(120个建模,40个预测),研究可见近红外光谱对河套蜜瓜内部品质检测的可行性。光谱预处理方法包括微分处理(Norris一阶微分处理,Norris二阶微分处理)和Savizky-Golay滤波,建模方法采用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归法(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)。研究结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)对经二阶微分处理的蜜瓜糖度建模与预测效果最好,相关系数r=0.901,校正均方根偏差RMSEC=0.533,预测均方根偏差RMSEP=1.17;经Norris一阶微分处理的蜜瓜坚实度建模与预测效果最好,r=0.882,RMSEC=0.419,RMSEP=1.06。To the 160 ＂golden treasure＂ hetao muskmelon （120 modeling, 40 prediction） as object, the feasibility of detecting the internal quality of hetao muskmelon was studied by visible near infrared （Vis-NIR） spectra based on USB4000 portable spectrometer in this paper. The spectra pre-processing methods include differential processing （Norris first derivative, Norris second derivative） and Savitsky-Golay filter smoothing, the modeling methods （partial least squares analysis （PLS） , principal component regression analysis （PCR） and stepwise multiple linear regression analysis （SMLR）） derivative spectra the prediction of SC, with a correlation coefficient were used. The results showed that the PLS model of the second （r） of 0.901 and root mean square errors of calibration （RMSEC） of 0.533 and root mean square errors of prediction （RMSEP） of 1.17, and the PLS model results of the first derivative spectra the prediction of FM, with a correlation coefficient （r） of 0.882 and root mean square errors of calibration （RMSEC） of 0.419 and root mean square errors of prediction （RMSEP） of 1.06.

关 键 词：USB4000光谱仪 河套蜜瓜 可见近红外光谱 糖度 坚实度 

分 类 号：S652.9[农业科学—果树学]