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基于Q285实时高光谱成像仪数据对芒果品质进行评估研究
德国赫恩海姆大学农业工程学院/泰国艺术大学工程和工业技术学院
《Biosystems Engineering》影响因子:2.044
  芒果为著名热带水果之一,芒果果实含有糖、蛋白质、粗纤维,芒果所含维生素也很高,高光谱成像进行水果品质检测具有快速、无损等多种优势,越来越多的科研工作者投入到此项技术研究当中。
  本文以Q285实时高速成像光谱仪测得160个芒果高光谱数据,接着利用其可见近红外(Vis/NIR)区域通过PLS回归构建预测模型,来评估芒果的品质(硬度、可溶性固体物(TSS)和可滴定酸(TA));HIS与硬度、TSS和TA的显著相关性分别为(R2=0.81,RMSE=2.83 N)、(R2=0.81,RMSE=0.24%)、(R2= 0.5,RMSE=2.0%);从果实的硬度、TSS和TA的变化表明,果实的成熟过程是由肩部到顶部。从以上结果得出HIS可以作为一种无损检测果实品质的技术,并可应用于芒果的工业处理和加工分类。

图1(a)参考品质分析抽样(b)ROI选择区域高光谱测量;ROIs不按比例;右侧为Q285实时高光谱成像仪

图2 高光谱成像系统:(a)卤素灯(b)Q285高光谱成像仪(c)反光镜(d)样品架(e)计算机与数据采集软件

图3 (a)硬度、(b)TA和(c)TSS的平均值及(d)TA和(e)TSS指不同位置的理化值

图4 RGB图、680和913nm的单色图像和在1、4、6、8天成熟时的反射光谱
表1 描述了用于校准和验证分析的硬度、TA和TSS的统计性数据

表2 不同光谱预处理以及PLS主因子数下的相关系数R和均方差RMSE



图5 (a)硬度、(b)TA和(c)TSS使用SNV预处理光谱与参考测量结果相比较;交叉和圆符号分别代表校准和验证集
表3 硬度、TA和TSS的多元线性回归(MLR)的结果显示的选定的波长和系数


图6 预测图显示了12个芒果样品在成熟过程中硬度、TA、TSS的分布规律的测定和预测(括号内),并显示HIS模型预测的结果
表4根据成熟等级未成熟(1)、成熟(2)、过成熟(3)判别分析(DA)硬度与分类性能的结果
结论:
1本研究指出利用HIS技术进行芒果品质评估是可行的;
2 HIS与硬度(firmness)显著相关,紧接着是TA和TSS。HIS对芒果的成熟程度分类是基于硬度的,但还需要进一步增加抽样数据和改进测量条件,以使结果更准确;
3 基于目前的研究结果表明,高光谱成像(HIS)被认为是一种无损的芒果成熟度分级技术。

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产品关键词:高光,成像仪,芒果
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