文献类型： 中文期刊
作者： 朱文杰 1 ; 黄文倩 2 ; 祝清震 1 ; 樊书祥 2 ;
作者机构： 1.江苏大学农业工程学院
2.北京市农林科学院智能装备技术研究中心
关键词： 无损检测;模型;可见近红外光谱;可溶性固形物;黄油桃
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2024 年 001 期
页码： 286-292
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 桃在鲜果市场中占有重要份额。可溶性固形物含量（soluble solid content,SSC）是衡量桃品质的重要参数，是挑选优质桃以及预测最佳采摘时期的重要决策依据。该研究开发了一款基于可见近红外光谱技术的手持式黄油桃SSC无损检测设备。该设备的硬件系统主要由微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、微控制器以及自主设计的驱动电路组成。为了评估所开发设备的检测性能，采用北京平谷区种植的黄油桃作为样品进行验证。首先，获取校正集样品在680～940 nm范围内的可见近红外光谱，经5点平均平滑和最大值归一化对光谱预处理建立黄油桃SSC偏最小二乘回归模型并用于预测集样本的SSC分析，预测相关系数和均方根误差分别为0.947和0.728%，单果检测时间不超过2 s。为了提高模型精度和稳定性，将校正集和预测集合并后作为新的校正集进行建模，并将重新构建的模型对独立验证集进行预测，SSC预测值与实测值的相关系数为0.906，均方根误差为0.732%。采用分段直接校正算法将主机模型传递到从机。经过模型传递后，从机对独立验证集SSC的预测值与实测值的相关系数和均方根误差分别为0.865和0.919%。该手持式SSC检测设备可将SSC预测数据以蓝牙方式传输到手机客户端，借助手机定位功能，在地图上实现黄油桃SSC空间可视化分布。研究结果表明，该手持式SSC无损检测设备可以实现黄油桃SSC的准确测量，借助模型传递算法实现了模型在不同设备间的有效传递，避免了重复建模，可为该设备批量生产节约大量成本，具有广阔的应用前景。
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