基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统[Word文档]

基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统
关键字:基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统
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摘要利用近红外漫反射定量技术,设计了苹果糖度无损检测系统,采用最小二乘法建立了近红外光谱与苹果糖度之间的数学定量模型,对模型进行校验,得到苹果糖度实际值与预测值的相关性。相关系数为0.7521,RMSE=1.1818。采用980nm的激光二�O管作为特征光源。光源经过苹果内部产生漫反射光信号,该信号被光电传感器采集。用微控制器处理该信号再加上外围电路组成无损检测系统。
【关键词】苹果近红外光谱无损检测
苹果富含矿物质和维生素,是人们最常食用的水果之一,是低热量食物,易被人体吸收,有“活水”之称,可以溶解硫元素,使皮肤润滑柔嫩,深受人们喜爱。随着人们生活水平提高,人们对于苹果的含糖量有了新要求,但传统的折光仪有损检测时耗时、费力和效率低;无损的检测仪又携带不便、操作复杂、使用条件苛刻和价格昂贵等缺点不能普及推广使用。因此在此基础上本文设计了这套无损检测系统,它具有便携、操作简单和低成本的特点。
国内外在苹果糖度的无损检测方面做过很多的研究,在国外如LammertynJeroen等人在2000年,在1136
3-
6060cm-1范围内利用光纤探头对Jonadold苹果糖分含量进行了近红外光谱反射特性的试验研究,通过偏最小二乘法分析得出两者的相关系数在0.79-0.91之间;Zou等人在2007年利用遗传算法、间隔偏最小二乘法(iPLS)进行特征波段的挑选,提高了苹果糖度模型的预测精度;Liu等人在2007年分析了不同测量距离对苹果糖度无损检测的影响;在国内,刘燕德等人在2010年建立了红富士苹果糖度的近红外漫反射
印泥盒主成分回归PCR多元校正模型,得出相关系数:=0.844,标准校正误差SEC=0.729;韩东海等人在2014年利用近红外光谱结合混合线性分析法的一种变形算法HLA/XS建立苹果糖度校正模型,得出:=0.87611、标准预测误差SEP=0.4848;王加华等人利用近红外漫反射光谱结合主成分回归PCR和偏最小二乘法PLS研究了苹果糖度无损检测,通过比较二者的相关系数、标准校正误差和预测标准误差,得出偏最小二乘法PLS模型更优。
本文在前人研究的基础上,利用近红外漫反射分析技术,进行了基于近红外漫反射的苹果糖度无损检测系统的研究。
1 数学预测模型建立
选择50个红富士苹果样品,利用980nm的激光二极管作为光源照射苹果样品的表面,用光电探测器接收经过苹果内部漫反射产生的光信号,再用手持糖度计有损的检测苹果的实际糖度,最后用最小二乘法建立漫反射信号与苹果糖度相关的数学预测模型,经过模型的校验得到相关系数
r=0.7521,RMSE=1.1818。
2 系统的检测原理和硬件组成
内裤加工2.1 检测原理
苹果中的糖分物质含有易吸收近红外光谱的官能团,不同糖度的苹果由于其吸收官能团的不同,使得在光源照射苹果表面,在苹果内部发生漫反射时,会使探测器接收到的漫反射光信号强度不同,通过建立接收端接收到的漫反射光信号和苹果糖度的数学关系,结合化学计量学的方法可以定量预测苹果的糖度值。
2.2 硬件电路
如图1是基于近红外光谱的苹果糖度的无损检测系统的结构框图。光源部分是激光二极管,经激光二极管照射苹果表面,由光电探测器即光电二极管采集漫反射信号,经由后续的电路处理送到微控制器。将上述的数学预测模型通过
软件写入微控制器,通过采集得到的漫反射光信号反演得到
苹果的糖度,通过液晶屏显示糖度值。
3 结论
本文应用近红外漫反射技术建立了苹果糖度无损检测
系统,该系统操作简便、便于携带和成本低,为苹果糖度的
无损检测装置的研究和推广做出了贡献,今后可以进一步研
究,提高预测精度,以及推广到其他水果。
参考文献
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电子管功放机
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Intelligent Laboratory Systems,2007,87(01):43-51.  文档资料:基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统完整下载完整阅读全文下载
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