馬鈴薯是全球第四大糧食作物,具有豐富的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。不同馬鈴薯加工品對(duì)原料薯干物質(zhì)、淀粉含量要求不同。黑心病等內(nèi)部缺陷嚴(yán)重影響馬鈴薯加工品的品質(zhì)和原料加工利用率。開(kāi)發(fā)可同時(shí)檢測(cè)馬鈴薯內(nèi)部缺陷和營(yíng)養(yǎng)成分含量的在線檢測(cè)設(shè)備對(duì)提高馬鈴薯檢測(cè)分級(jí)效率、促進(jìn)馬鈴薯產(chǎn)品增值和推動(dòng)馬鈴薯檢測(cè)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步等具有重要意義。論文開(kāi)發(fā)了馬鈴薯內(nèi)部品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng),建立并優(yōu)化了馬鈴薯干物質(zhì)含量、淀粉含量和黑心病檢測(cè)模型,并對(duì)在線檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試和分析。論文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:1.開(kāi)發(fā)了馬鈴薯在線光譜檢測(cè)的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng),并將其應(yīng)用于馬鈴薯分級(jí)線。研究了光譜檢測(cè)裝置的光路設(shè)計(jì)及布局,確定了以漫透射方式作為光譜采集方式。針對(duì)分級(jí)線在線應(yīng)用,設(shè)計(jì)加工了光源與光纖的安裝機(jī)構(gòu),優(yōu)化了電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率與透射光譜分析系統(tǒng)最佳匹配模型,確定了電機(jī)轉(zhuǎn)速560 r/min為在線檢測(cè)速度,生產(chǎn)能力達(dá)2.4 t/h。2.構(gòu)建了基于聯(lián)合變量篩選方法的馬鈴薯成分吸光度譜定量預(yù)測(cè)模型。以馬鈴薯干物質(zhì)和淀粉含量為對(duì)象,比較無(wú)信息變量消除法（UVE）、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（CARS）、連續(xù)投影法（SPA）3種單一變量?jī)?yōu)選方... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：114 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１不同光譜采集方式用于柑橘糖度在線無(wú)損檢測(cè)??準(zhǔn)直鏡??

譜技術(shù)的果蔬內(nèi)部品質(zhì)在線無(wú)損檢測(cè)儀器??１．２．３．１果蔬內(nèi)部品質(zhì)在線無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)??目前對(duì)果蔬內(nèi)部品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)的研究主要集中于光譜采集方式（漫反射、漫透射、透射）、??光源布置方式（入射光與出射光角度、功率）、樣品擺放方式、光纖布置方式、遮光處理、檢測(cè)速??度等方面。??汪小耀［５１］研究了不同光譜采集方式對(duì)柑橘糖度無(wú)損檢測(cè)結(jié)果的影響，分別采用鹵鎢燈實(shí)驗(yàn)組??和ＬＥＤ實(shí)驗(yàn)組，比較了反射和三種透射方式（底面照射側(cè)邊接收、頂部照射側(cè)邊接收和側(cè)邊照射??側(cè)邊接收）對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響（圖１－１）。研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于兩種光源都是側(cè)邊照射側(cè)邊接收的光譜采??集方式實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好，原因是其光譜在樣本內(nèi)部傳輸路線最長(zhǎng)，攜帶樣本信息更全面準(zhǔn)確。其中??ＬＥＤ實(shí)驗(yàn)組ＰＬＳ模型預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為０．８３，均方根誤差為０．６３°ＢｒｉｘＳ，鹵鎢燈實(shí)驗(yàn)組ＰＬＳ模型??預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)為０．８８，均方根誤差為０．５４°Ｂｒｉｘｓ。開(kāi)發(fā)了基于ＬＥＤ光譜可調(diào)諧光源的柑橘糖度??在線檢測(cè)裝置（圖１－２），選擇了?４６０－１０５０ｎｍ范圍內(nèi)的２０個(gè)波長(zhǎng)作為ＬＥＤ光源波長(zhǎng)，每種波長(zhǎng)??４只燈珠，采用先串后并的連接方式，同波長(zhǎng)４只燈珠串聯(lián)，不同波長(zhǎng)的燈珠并聯(lián)，建立柑橘糖??度在線檢測(cè)ＰＬＳ模型，其結(jié)果為預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)Ｒｐ＝０．８４，誤差為０．５１°Ｂｒｉｘ。??ａ頂部照射側(cè)邊接收?ｂ底部照射側(cè)邊摶收??準(zhǔn)直續(xù)?準(zhǔn)錢??ＭＵ?＾?Ｉ?＾??ｃ側(cè)邊照ｆｔ側(cè)邊＊收?ｄ吱射??，——ｓ?必鴻．．．?ｍ??ｓ?泰?－－一ｒ?、讀??ｔ－Ｍ?｜｜?居直戌??圖１－１不同光譜采集方式用于柑橘糖度在線無(wú)損檢測(cè)??準(zhǔn)直鏡??）?ｍ??Ｚ采篥卡?光譜忟?．Ｈ?

中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研宂院博士學(xué)位論文?第一章緒論??丁繼剛［５２】采用４個(gè)５０?Ｗ鹵素?zé)羲椒较蜷g隔９０°布置（圖１－３），以頂部照射、底部接收漫透??射光譜采集方式，實(shí)現(xiàn)鴨梨和馬鈴薯黑心并營(yíng)養(yǎng)成分的在線檢測(cè)（圖１－４）。每次可以檢測(cè)８?jìng)�(gè)??樣品，檢測(cè)速度可以達(dá)到４個(gè)／ｓ，?２．８８?ｔ／ｈ。采用ＰＬＳＤＡ法建立馬鈴薯黑心病判別模型，夕卜部試驗(yàn)??判別正確率為９６％，采用ＣＡＲＳ－ＰＬＳ法建立馬鈴薯淀粉和干物質(zhì)含量預(yù)測(cè)模型，外部試驗(yàn)決定系??數(shù)分別為０．８９、０．９１，均方根誤差分別為０．７１％、０．９９％。??Ｔ?膨域??Ｉ??圖１－３—種頂部照射、底部接收漫透射光譜采集方式??＿＿＿＿＿?＿???＾??圖丨－４—種鴨梨、馬鈴薯內(nèi)部品質(zhì)在線檢測(cè)裝置??高榮杰％以底部照射、頂部接收漫透射光譜采集方式，建立水果糖度可見(jiàn)／近紅外在線檢測(cè)裝??置（圖１－５，圖１－６）。４個(gè)光源環(huán)形布置，鹵鎢燈向下傾斜傾向?qū)к�，照射水果赤道部位，同時(shí)利??用擋板遮蔽避免光直接由光源進(jìn)入探頭。樣品頂部形成了有足夠采光空間的陰影區(qū)，有效避免了??未經(jīng)樣品的直射光。檢測(cè)速度３個(gè)／ｓ，積分時(shí)間１００ｍｓ時(shí)，蘋果糖度模型預(yù)測(cè)結(jié)果較為理想，驗(yàn)??證集相關(guān)系數(shù)為０．８９，均方根誤差為０．６９°Ｂｒｉｘｓ。??丨４－導(dǎo)抽?［??圖１－５?—種底部照射頂部接收漫透射光譜采集方式??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于LED光源的柑橘糖度可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)研究[D]. 汪小耀.浙江大學(xué) 2017
[3]CO2誘導(dǎo)庫(kù)爾勒香梨果心褐變發(fā)生機(jī)理的研究[D]. 齊會(huì)楠.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
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[5]基于多波段光譜技術(shù)的魚(yú)油關(guān)鍵品質(zhì)信息快速檢測(cè)方法研究[D]. 曹芳.浙江大學(xué) 2012



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