基于可見/近紅外光譜技術(shù)設(shè)計(jì)了手機(jī)聯(lián)用的蘋果糖度便攜式檢測(cè)裝置,旨在通過優(yōu)選特征波段確定適合蘋果糖度檢測(cè)的波段范圍及光學(xué)傳感器,并通過與手機(jī)的聯(lián)用完成蘋果糖度的高效、便攜、低成本的無損檢測(cè)。選擇STS-NIR微型光纖光譜儀(波長(zhǎng)范圍650～1 100 nm),利用實(shí)驗(yàn)室自行搭建的光譜采集平臺(tái)對(duì)120個(gè)蘋果進(jìn)行光譜采集,通過偏最小二乘(PLS)算法對(duì)全波長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并采用連續(xù)投影法(SPA)、遺傳算法(GA)和競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)抽樣法(CARS)等變量選擇方法對(duì)全波長(zhǎng)進(jìn)行特征波段的識(shí)別來選擇有效波長(zhǎng)。變量選擇結(jié)果顯示,所得3組特征波段含有重合項(xiàng),且均包含與蘋果糖度有關(guān)的變量。利用偏最小二乘(PLS)算法建立關(guān)于蘋果糖度基于3組特征波段的預(yù)測(cè)模型,并對(duì)3組結(jié)果進(jìn)行分析,包括對(duì)預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)、預(yù)測(cè)均方根誤差比較等,來評(píng)估所建模型的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)結(jié)果表明,利用3組特征波段所得建模結(jié)果均比較良好,預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)都在0.93以上,其中GA-PLS模型對(duì)蘋果糖度的預(yù)測(cè)效果最優(yōu),預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.944 7。根據(jù)上述所得特征波段的高度重合項(xiàng),確定了檢測(cè)蘋果糖度的特征波段及其對(duì)應(yīng)的光學(xué)傳感器,并基于所設(shè)計(jì)...

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 試驗(yàn)裝置設(shè)計(jì)
    1.2 試驗(yàn)材料
    1.3 光譜信息采集
    1.4 理化值標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定
    1.5 數(shù)據(jù)處理與模型評(píng)價(jià)
2 結(jié)果與討論
    2.1 理化值分析
    2.2 樣品光譜分析
    2.3 全光譜數(shù)據(jù)建模結(jié)果
    2.4 不同變量選擇方法建模
        2.4.1 SPA算法
        2.4.2 GA算法
        2.4.3 CARS算法
    2.5 不同PLS模型與變量選擇結(jié)果
3 裝置試驗(yàn)驗(yàn)證
4 結(jié)論



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