灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

作者：程丽娟; 刘贵珊; 何建国^*; 杨晓玉; 万国玲; 张翀; 马超

来源：食品科学, 2019, 40(10): 285-291.

• 灵武长枣
• 蔗糖
• 可见-近红外
• 高效液相色谱

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法、连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)和无信息消除变量(uninformative variable elimination,UVE)降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS+SPA和CARS+UVE五种方法提取了5、21、17、10、18个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。

• 单位
  宁夏大学