紫外/可见光谱技术无损检测苹果的挤压损伤

作者：尚静; 张艳^*; 孟庆龙

来源：包装工程, 2019, 40(13): 25-30.

DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.13.004

• 光谱技术
• 无损检测
• 模式识别
• 损伤苹果

目的通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法,建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。方法以挤压损伤苹果和无损苹果为研究对象,采用光谱仪采集2种苹果的光谱反射率,综合比较不同光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对各模型识别效果的影响,并利用主成分分析方法(PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,并提取能反映损伤苹果的特征光谱。结果采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前7个主成分(P1—P7)作为特征光谱数据,有效地实现了光谱数据的降维;二阶微分对光谱反射率预处理的效果最好;3种判别模型均能满足实际要求,且SD+Fisher和SD+PLS-DA识别模型对校正集和预测集样本的总正确识别率均高达100%。结论研究结果有助于实现挤压损伤苹果的快速识别。

• 单位
  贵阳学院