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《水果品质检测中的近红外光谱数据处理分析》一、引言随着科技的发展，水果品质的检测技术也在不断进步。
其中，近红外光谱技术因其非破坏性、快速、无损的检测特点，在水果品质检测中得到了广泛应用。
本文将详细介绍水果品质检测中近红外光谱数据的处理与分析过程，并探讨其在提高水果品质评估中的重要性。
二、近红外光谱技术的基本原理近红外光谱（NIR）是一种通过分析样品的光谱特征，进行定性和定量分析的技术。
其原理是基于样品分子对不同波长光线的吸收程度，产生独特的光谱曲线。
这些光谱曲线可以反映出样品的物理、化学性质。
在水果品质检测中，近红外光谱技术可以用于评估水果的含糖量、含水量、果皮颜色等关键品质指标。
三、近红外光谱数据的采集与预处理1. 数据采集：首先，通过近红外光谱仪对水果样品进行光谱数据的采集。
在采集过程中，应确保光谱仪与水果样品之间的位置固定，避免外界干扰，确保数据的准确性。
2. 数据预处理：采集到的原始光谱数据需要进行预处理以提高数据的可靠性。
预处理过程包括去除噪声、平滑处理、归一化等步骤。
其中，噪声的去除可以有效提高信号的信噪比；平滑处理可以消除光谱曲线中的毛刺和抖动；归一化处理则可以使不同样品的光谱数据具有可比性。
四、近红外光谱数据的处理分析方法1. 特征提取：通过对预处理后的光谱数据进行特征提取，可以获得与水果品质相关的关键信息。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）等。
这些方法可以有效地从大量的光谱数据中提取出与水果品质相关的关键变量。
2. 模式识别：基于提取的特征变量，可以采用模式识别技术对水果品质进行分类和评估。
常用的模式识别方法包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
这些方法可以根据已知的样本数据建立分类模型，对未知的样本进行预测和分类。
3. 定量分析：近红外光谱技术还可以用于水果品质的定量分析。
通过建立光谱数据与水果品质指标之间的数学模型，可以实现对水果品质的精确评估。
一、选题的目的与意义随着国家经济的快速发展和国民生活水平的显著提高，新鲜果品及各种水果制品以其独特的口感和丰富的营养价值逐渐成为人们继主食之后的最主要休闲食品之一。
我国是世界第一大水果生产和消费国，除粮食、蔬菜之外，水果在国内已成为第三大种植产品，在农业和农村经济发展中更是占据着十分重要的地位。
据国家统计局2008年发布的信息显示：我国苹果、梨、桃、李和柿子的产量均居于世界前5位；尤其是柿子和梨，中国的产量分别占世界总产量的71.5%和52.9%；苹果和梨的产量也占世界产量的40%左右；另外，猕猴桃、柑桔、葡萄、香蕉等产量也呈急剧上升趋势。
虽然这些年我国水果产量在世界始终处于前列，但原果品质以及水果加工制品质量却与世界发达国家相比存在很大的差距，这也是限制我国水果产业健康发展并走向世界的巨大瓶颈（李辰2010）。
导致这种差距的主要原因归结于果实田间生长期间、采摘后储藏过程中以及后续加工环节里未能及时、全面掌握果品品质变化，准确、客观了解果实品质特性。
果品的品质特性通常根据其糖度、硬度、酸度、颜色、形状和产地等多种指标来综合评价。
在国家标准及进出口检验中，常通过检测糖度、硬度和酸度来评价果品的品质特性，但因各种水果的品质差异较大，实际检测中可根据具体情况选取合适的测定指标。
目前，国内仍多采用传统破坏式检测方法对果品品质进行评价，即选取一定实验样本，经复杂的预处理后、通过破坏样品组织结构的方法来检测所需物化指标的方法，该方法不仅费时费力、浪费样品，而且难以实现大批量样品的分析和生产、加工环节中的实时在线检测。
因此，利用先进的现代无损检测技术代替传统检测方法对于实现果品的生产、储藏、加工及流通各环节的质量控制与品质保证，从而突破我们果品产业发展瓶颈具有非常重要的实际意义。
所谓无损检测技术是在不破坏检测样品的前提下，利用对象内部结构特异性及组分含量多少所引起的对热、声、光、电、磁等反应的变化，来探测各种农产品内部指标。
浙江大学硕士学位论文基于多光谱图像的水果外观品质检测方法研究姓名：叶昱程申请学位级别：硕士专业：机械设计及理论指导教师：应义斌20050301硕士学位论文摘要利用计算机视觉和图像处理技术对水果进行品质无损检测和自动分级过程中，果梗、花萼部分容易和碰伤、腐烂等常见表面缺陷混淆，从而被误判而引起分级错误。
本文主要针对这种情况，研究了碰伤、腐烂等常见表面缺陷的检测方法，并对果梗和花萼的识别进行了研究，主要研究内容和研究成果如下：ｌ、综述了利用计算机视觉技术和多光谱图像技术进行水果品质检测和自动分级的国内外研究进展，并指出了国内外同类研究中所存在的问题。
２、建立并完善了适合本研究的多光谱图像系统。
该系统由光照箱、８吏ＴＬ５１４Ｗ／８４０ＨＥ荧光灯、ＨＵＢＢＡ－ＩＩＩ黑白数字ＣＣＤ摄像头、滤光片支架、滤光片、ＭｅｔｅｏｒＩＩ／ＭＣ图像采集卡及ＡＤＶＡＮＴＥＣＨＩＮＤＵＳＴＲＩＡＬＣＯＭＰＵＴＥＲ６１０工控机组成。
３、进行了苹果的分光反射特性实验，采用美国分析光谱仪器公司（ＡｎａｌｙｔｉｃａｌＳｐｅｃｔｒａｌＤｅｖｉｃｅｓ）生产的ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ＠ＨａｎｄＨｅｌｄ光谱分析仪进行。
通过该实验测定苹果的完好、碰伤、腐烂、果梗和花萼等不同表面组织的光谱反射特性曲线，进而可以得出区分不同表面组织的波段，然后选择合适的滤光片，有利于水果分级精度的提高。
４、根据ＲＧＢ颜色模型理论，把在４８０ｎｍ＋＿１０ｎｍ、５３０ｎｍ＿＿＋１０ｎｍ、６３０ｎｍ＿】０ｎｍ和８３０ｎｍ＿＋１０ｒｉｍ四个波段下所采集到的图像区域分别用Ｂ、Ｇ、Ｒ和Ｉ表示，然后作为ＲＧＢ颜色模型中的各个分量进行叠加，分别得到ＲＧＢ、ＲＧＩ、ＧＢｌ和ＲＧＢＩ四神多光谱图像。
从碰伤和腐烂等常见表面缺陷的识别结果可以看出：利用Ｒ、Ｇ、Ｂ、１单色图像和ＲＧＢ、ＲＧＩ、ＧＢＩ、ＲＧＢＩ多光谱图像进行分级时。
对完好表面的识别率分别为７５％、７８．３％、５５％、５１．７％、９５％、１００％、９６．７％、９８．３％，而对有缺陷表面的识别率分别为７５．８％、７３．３％、５３３％、４３．３％、９７．５％、９６．７％、９１．７％、９５．８％。
3种热带水果可溶性固形物含量的测定吴聪宇;李子贤;李新国;曾丽萍【摘要】先对珍珠番石榴(Syzygium samarangense(Bl.)Merr.et Perry)、黑金刚莲雾(Psidium guajava Linn.)、金煌芒果(Mangifera indica L.)3种热带水果用手磨和榨汁机榨汁2种方式进行预处理,采用双层擦镜纸过滤、四层纱布挤汁、离心机3种不同方法取汁后,测定可溶性固形物含量.结果表明,珍珠莲雾适用手磨+四层纱布挤汁法;黑金刚番石榴适用手磨+双层擦镜纸过滤法;金煌芒果适用榨汁+四层纱布挤汁法或手磨+8000 r/min、25℃、20 min离心机取汁,该结论为测定3种热带水果可溶性固形物含量提供了理论参考.【期刊名称】《热带农业科学》【年(卷),期】2018(038)009【总页数】4页(P69-72)【关键词】番石榴;莲雾;芒果;可溶性固形物【作者】吴聪宇;李子贤;李新国;曾丽萍【作者单位】海南大学热带农林学院海南海口 570228;海南大学热带农林学院海南海口 570228;海南大学热带农林学院海南海口 570228;海南大学热带农林学院海南海口 570228【正文语种】中文【中图分类】TS255;S668可溶性固形物含量是衡量水果品质的重要指标[1]。
其测定方法有可见/近红外光谱法[2-8]、折射仪法[9]、数显糖度计等。
其中，可见/近红外光谱法成本过高，难以推广和普及；折射仪法和数显糖度计价格低廉、操作简单，但使用前必须有足量澄清水果汁液。
然而，不同水果可溶性固形物含量测定的取汁方法有所不同，香蕉、苹果、柑橘、猕猴桃等已有合适取汁方法[10-11]，芒果果肉致密且黏稠、番石榴果实硬度较大、莲雾果肉软绵且含水量较多，传统方法均难以制备澄清汁液。
因此，番石榴、莲雾、芒果尚未见相关取汁方法的研究。
结合前人研究，本研究采用手磨、榨汁2种方式对样品进行预处理，选择双层擦镜纸过滤、四层纱布挤汁、离心机3种方法进行取汁，测定番石榴、莲雾、金煌芒果可溶性固形物含量，以期为测定这3种热带水果可溶性固形物含量奠定基础。
香蕉品质的光测定方法
姚建明;徐艳芳
【期刊名称】《河北农业大学学报》
【年(卷),期】1996(019)004
【摘要】以香蕉为样品，通过对果品迟后光的研究表明，迟后光的强度与诸多因素有关，其中，体现香蕉成熟度情况的叶绿素含量是影响迟后光强度的主要内在因素。
激发光照射时间，照射强度，照射面积及在一窍不通存放的时间等因素对迟后光强度也会产生一定影响。
在一定条件下，排除外界因素的影响后光强度可表生水果的成熟度，含糖量、内伤等情况。
【总页数】5页(P43-47)
【作者】姚建明;徐艳芳
【作者单位】河北农业大学基础部;中国乐凯胶片公司
【正文语种】中文
【中图分类】S668.101
【相关文献】
1.沼液配方肥对香蕉产量、品质及香蕉园土壤质量的影响 [J], 高刘;余雪标;李然;杨青青;崔喜博;李思远;王牌
2.灌溉施肥对香蕉产量和品质的影响——以徐闻香蕉园为例 [J], 彭智平;操君喜;詹愈忠;李锐;杨林香
3.天宝香蕉成土母质特征及其与香蕉品质的关系 [J], 王萍;王涛;赖树钦
4.不同品种香蕉外观品质和内在品质的比较研究 [J], 姚艳丽;谢江辉;朱祝英;杨玉
梅;胡玉林;孙德权;张秀梅
5.不同光质的辅助光对香蕉组培苗的影响 [J], 梁学芬;蚁伟南;颜梓兴;肖安裕;黄剑波
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基于傅里叶红外光谱的食品品质检测技术研究引言：食品安全和品质一直以来都是人们关注的焦点。
传统的食品检测方法费时费力，而且无法充分满足现代食品生产的需求。
然而，近年来，基于傅里叶红外光谱的食品品质检测技术逐渐引起了人们的关注。
这种新兴的技术不仅能够提供快速准确的检测结果，而且能够非破坏性地分析食品的成分和品质。
1. 傅里叶红外光谱技术的基本原理傅里叶红外光谱技术是利用物质对红外光谱的吸收特性进行定性和定量分析的一种光谱技术。
红外光谱由热力学生成的分子振动能级导致物质对红外光的吸收。
傅里叶红外光谱技术通过测量红外光的吸收谱来获取物质的信息。
2. 傅里叶红外光谱技术在食品品质检测中的应用傅里叶红外光谱技术在食品品质检测中具有广泛的应用前景。
首先，通过傅里叶红外光谱技术可以对食品的成分进行快速准确的分析，包括脂肪、蛋白质、糖类等。
其次，该技术还可以用于鉴别食品的真伪和质量。
不同食品具有不同的红外吸收谱，通过比对样品的红外光谱和参考光谱库，可以判断食品的真实成分和品质。
此外，傅里叶红外光谱技术还可以用于检测食品中的有害物质，如农药残留、重金属等，保障食品安全。
3. 傅里叶红外光谱技术在食品行业中的优势和挑战傅里叶红外光谱技术在食品行业中具有诸多优势。
首先，该技术非常快速，可以在数分钟内完成对样品的分析，节省了大量的时间和人力成本。
其次，傅里叶红外光谱技术是一种非破坏性的检测方法，可以对原材料和成品进行直接分析，无需样品的前处理。
此外，该技术还可以对多个成分进行同时检测，提高了检测效率。
然而，傅里叶红外光谱技术也面临一些挑战。
首先，样品的配制和制备对结果的影响较大，需要对样品进行标准化处理。
其次，光谱数据的处理和分析需要专业的人员和软件支持。
因此，在推广应用傅里叶红外光谱技术时，还需要克服这些技术和经济上的难点。
4. 傅里叶红外光谱技术的未来发展方向随着科学技术的不断进步，傅里叶红外光谱技术在食品行业中的应用前景越来越广阔。
近红外光谱分析技术在蔬菜品质无损检测中的应用研究进展发表时间：2020-07-16T09:39:40.923Z 来源：《建筑学研究前沿》2020年8期作者：李骥鸿1 田瑞新1 孙振福1 胡延贝2 薛方锁2[导读] 成分检测，能够自动分选出无品质损坏的蔬菜，提供高质的蔬菜满足人们日常生活需求。
1山东旺天下农业旅游发展有限公司山东菏泽 274100；2菏泽惠优蔬菜专业合作社山东菏泽 274100摘要：人们生活水平的提高，对于蔬菜品质的要求也越来越高，因此出现了多项蔬菜检测技术，其中近红外光谱分析技术是应用领域最广泛的技术。
它能够快速高效的分析，而且成本低无污染，对于蔬菜没有损害。
本文将从近红外光谱分析技术的基本原理出发，讲述该项技术在蔬菜品质无损检测中的应用研究进展，并提出该项技术当下存在的问题以及未来的发展前景。
关键词：近红外光谱技术；蔬菜品质检测；无损检测引言随着社会经济的快速发展，人们的生活水平日益提升，对于日常生活所需事物的要求越来越高，其中对于蔬菜的品质要求也是在不断提升，蔬菜的营养成分、食用安全要求也不断提升。
因此，对于蔬菜的品质检测技术也就尤为重要，近些年来也研究出不少的检测技术如核磁共振几乎、电子鼻技术、撞击技术等，而近外红光谱分析技术则是最广泛和普遍应用的检测方法，能够利用光学传感器和数据处理技术进行分析，精密高效的分析蔬菜品质，成分检测，能够自动分选出无品质损坏的蔬菜，提供高质的蔬菜满足人们日常生活需求。
一、近红外光谱分析技术原理近红外光线是一种电磁波，介于可见光谱和中红外光谱之间，当它照射到物体时，物体中的分子就会产生共振，然后近红外光线中的一部分光线被物体吸收转变出更加复杂的光谱，这个复杂光谱则显示着物体的特征，专业人员看着这个图谱才能清楚物体的品质。
对于蔬菜品质检测也是同样的道理，当蔬菜照射到近红外光线时蔬菜吸收一些光线产生出图谱，专业的蔬菜质检部门看图谱了解蔬菜当中的物质特征，了解蔬菜品质情况。
典型经济水果近红外漫反射无损检测及其光谱数据分析作者：谭保华肖腾飞刘琼磊李根黄程旭李刚来源：《湖北农业科学》2020年第12期摘要：采用近红外漫反射检测方法，设计了水果含糖量的近红外检测系统，以典型经济水果鲜枣和香蕉为样本，研究了水果整体样本光谱图与切片样本光谱图，分析了光谱图的差异性。
结果表明，近红外漫反射检测方法可以有效实现水果样本的无损检测，反映水果样本的内部含糖量情况信息。
关键词：近红外漫反射;无损检测;光谱差异;水果含糖量中图分类号：S3文献标识码：A文章编号：0439-8114（ 2020）12-0154-05DOI：10.1408 8/j .cnki.issn0439-8114.2020.12.034开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中国是水果的生产大国，水果产业已经成为农民增收的重要产业，在国民经济中占有举足轻重的地位[1]。
香蕉和鲜枣是中国具有代表性的重要经济水果。
现代研究结果显示，香蕉富含糖、膳食纤维及多种氨基酸和维生素，同时脂肪和胆固醇含量很低。
枣果营养丰富，含糖量、蛋白质、脂肪、铁、磷、钙等物质含量高，具有很高的营养价值和食疗功能。
香蕉是目前世界上贸易量最大的水果之一;近年来，鲜枣产量增长迅猛，已经成为中国新兴的主要经济水果之一[1，2]。
水果在生长、采摘过程中会受到霉菌、病虫害以及机械损伤，不仅使其本身的品质口感受损，而且对人体产生不利影响[3]。
而在运输中水果的损失率高达20%，严重影响水果产业的经济效益。
因此，无论是在采摘、运输过程中还是在货架期，水果的品质检测也是十分重要的。
水果一般都比較娇嫩，常规的检测手段及方法很容易对其外观或品质产生破坏，导致其外观或品质下降而造成经济损失，因此，对于水果的无损检测技术研究方兴未艾，是水果农业至关重要的技术研究热点问题[4]。
近红外光谱技术作为一种快速、无损、高效的检测方法，可以用于所有与含氢基团相关样品的物理、化学性质方面的分析，也可以快速实现特定成分的定性或定量分析。
湖北农业科学2013年收稿日期:2012-07-26基金项目:科技部农业科技成果转化资金资助项目(2011GB2C500008);江西省研究生创新基金项目(YC2012-S079)作者简介:欧阳思怡(1992-),女,江西南昌人,在读本科生,(电话)187********(电子信箱)jxncoysy@;通讯作者,刘燕德,教授,主要从事农产品智能无损检测技术研究,(电子信箱)jxliuyd@。
第52卷第10期2013年5月湖北农业科学Hubei Agricultural Sciences Vol.52No.10May.,2013随着人们生活水平的不断提高,人们对水果品质的要求越来越高。
不仅注重外部品质(大小、色泽等),同时也越来越关注其内部品质(口感、甜度等)。
这就使得在线检测分级尤为重要,近几年广阔的市场需求极大地促进了水果内部品质检测的发展。
传统破损式化学检测方法制样繁琐、检测时间长、需要专业人员操作,难以满足大批量水果的在线检测与分级需求。
而近红外光谱技术具有无损、效率高、快速、重现性好,适于现场检测和在线分析等特点,已在提高水果生产技术自动化水平和水果质量方面发挥了重要作用[1-7]。
近几年,随着近红外光谱分析技术和化学计量学的不断发展及研究,近红外光谱分析技术在水果品质检测的应用日渐成熟,已经逐渐从实验阶段走向应用阶段,从静态研究向动态在线检测发展;并且在动态在线检测方面取得了实质性的进展[8-11]。
本文主要介绍了水果近红外光谱在线检测原理及组成,并简述了最近几年近红外检测技术在水果品质检测方面的国内外发展现状,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。
为近红外光谱在线检测技术的推广应用提供参考。
1近红外在线检测原理及组成1.1动态在线近红外检测原理及方式在进行水果动态在线检测时,光谱通过漫反射或透射或漫透射方式进行采集,如图1所示,透射和漫透射的优缺点是:①可以测量果实整体;②可水果内部品质近红外动态在线检测研究进展欧阳思怡1,谢小强2,刘燕德2(1.华中农业大学楚天学院,武汉430205;2.华东交通大学光机电技术及应用研究所,南昌330013)摘要:近红外光谱分析技术具有无前处理、无污染、方便快捷、无破坏性、在线检测、多组分同时检测,适于现场检测和在线分析等特点,已经广泛应用于果蔬内部品质的无损检测中。
利用近红外技术在线无损检测苹果梨品质的方法研究的开题报告题目：利用近红外技术在线无损检测苹果梨品质的方法研究背景及研究意义：在现代农业生产中，果品的品质检测是一个重要的环节。
常规的果品品质检测方法主要是人工视觉检测和化学检测方法。
这些方法存在着人力资源消耗大、耗时和成本高等问题。
近年来，随着光电检测技术的发展，利用近红外技术（NIR）在线无损检测果品品质的方法已逐渐被广泛研究和应用。
本研究旨在探究利用近红外技术在线无损检测苹果梨品质的方法，以提高果品品质检测的效率和准确度，并为果品加工及贸易提供技术保障。
研究内容：1. 研究不同品种苹果梨近红外光谱的特性，建立近红外反射光谱数据库。
2. 研究果品的主要品质指标（如固形物含量、酸度、硬度等）与近红外光谱的关系，建立定量分析模型。
3. 建立利用近红外技术在线无损检测果品品质的系统和方法，验证其可靠性和准确度。
研究方法：1. 收集不同品种苹果梨样本，利用近红外分光仪进行光谱分析，建立近红外反射光谱数据库。
2. 分析果品的主要品质指标，将其与近红外反射光谱进行相关分析，建立回归模型。
3. 利用建立的模型对苹果梨样品进行品质检测实验，通过对比实验结果验证模型的准确性和可靠性。
预期成果：1. 建立适用于不同品种苹果梨的近红外反射光谱数据库。
2. 建立基于近红外技术的果品品质检测定量分析模型。
3. 建立近红外技术在线无损检测果品品质的系统和方法。
参考文献：1. Li, X., Li, M., Li, T., Li, X., Zhang, B., & Li, D. (2017). Prediction of apple fruit firmness and soluble solids content using a portable NIR spectrophotometer with variable selection methods. Sensors, 17(10), 2232.2. Wang, J., Liu, L., Zhang, J., Xiao, W., Min, S., & Zhao, L. (2016). Nondestructive prediction of soluble solid content of pear by Vis-NIR hyperspectral imaging technique. Journal of Food Engineering, 179, 49-55.3. Lu, X., Peng, Y., & Zhou, Y. (2019). Predicting apple quality indicators using near‐infrared technology and machine learning algorithms. Journal of the Science of Food and Agriculture, 99(11), 4842-4849.。
