樱桃多品质数据分析与无损快速检测模型的建立

作者：王冬; 孙俊鹏; 于世锋; 李菁; 邱孟超; 韩平^*; 王世芳

来源：食品安全质量检测学报, 2021, 12(18): 7222-7228.

DOI：10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2021.18.017

• 近红外光谱法
• 无损检测
• 可溶性固形物含量
• 可滴定酸含量
• 果实硬度
• 樱桃

目的研究樱桃多品质数据分布情况,建立樱桃多品质无损快速检测方法。方法对樱桃样品分别测试可溶性固形物含量(soluble solid content, SSC)、可滴定酸含量(titratable acid content, TAC)、果实硬度(fruit firmness, Firm)。采用统计分析方法对数据进行统计学描述,分别绘制含量分布直方图并计算直方图分布频次百分比。以樱桃样品近红外(near infrared, NIR)光谱数据为自变量、品质数据参考值为因变量建立樱桃品质无损快速定量检测模型。结果统计分析结果表明,可溶性固形物含量11～17Brix区间范围内的样品数占样品总数的约86.0%,可滴定酸含量0.1%～0.8%区间范围内的样品数占样品总数的约90.4%,果实硬度1.60～3.00kg/cm2区间范围内的样品数占样品总数的约86.0%。多元回归建模结果表明,剔除异常值有助于提高模型预测性能,剔除异常值后可溶性固形物含量、可滴定酸含量、果实硬度模型的相对预测性能值分别提高了15.3%、32.9%、12.3%。结论采用统计分析结合直方图分析可较直观地描述樱桃品质分布情况;剔除异常值对提高樱桃可滴定酸含量近红外无损检测模型预测能力的作用最大。

• 单位
  西安市农产品质量安全检验监测中心; 北京市农林科学院