两种近红外光谱仪的番茄可溶性固形物含量定量模型比较研究

作者：王冬; 冯海智; 李龙; 韩平^*

来源：光谱学与光谱分析, 2023, 43(05): 1351-1357.

• 番茄
• 可溶性固形物含量
• 近红外光谱仪
• 定量模型

以番茄可溶性固形物含量(SSC)的无损速测为例，分别采用线性渐变分光(LVF)、数字光处理(DLP)近红外光谱仪对大、小番茄采集近红外光谱数据；分别基于两种近红外光谱仪数据计算大、小番茄平均光谱及差谱，并比较两种近红外光谱仪所采集大、小番茄近红外光谱数据的特征；对两种近红外光谱仪的数据分别进行主成分分析(PCA)，并比较了大、小番茄前3主成分的得分分布；按SSC梯度对数据进行分级，采用偏最小二乘(PLS)回归结合全交互验证算法分别基于两种近红外光谱仪数据建立番茄SSC定量校正模型。结果表明：(1)大、小番茄LVF近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征分别与DLP近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征相似。(2)大、小番茄LVF近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点分离趋势不明显，而DLP近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点基本上不具有分离趋势。(3)基于LVF近红外光谱数据所建各模型的相对预测性能(RPD)皆不低于2.11，其中标准化预处理所建模型具有最佳性能，模型维数(Nf)、校正测定系数(RC2)、校正均方根误差(RMSEC)、交互验证测定系数(R2CV)、交互验证均方根误差(RMSECV)、RPD、预测相关系数(RP)、预测均方根误差(RMSEP)分别为8、0.949 1、0.27、0.899 9、0.38、3.16、0.882 6、0.63；基于DLP近红外光谱数据所建各模型的RPD皆不低于1.60，其中标准化预处理所建模型具有最佳性能，Nf、RC2、RMSEC、R2CV、RMSECV、RPD、RP、RMSEP分别为5、0.823 5、0.49、0.728 6、0.62、1.94、0.788 4、0.80。该研究可为番茄SSC的无损快速测定以及果蔬品质无损快速检测的仪器选择与评价提供一定的参考。

• 单位
  北京市农林科学院; 延安市农产品质量安全检验检测中心