便携式近红外光谱仪检测水果可溶性固形物方法的研究

摘要

中国是世界水果生产大国，水果生产在中国农业经济方面有着重要地位。自1980年以来，中国的水果生产得到了快速发展，2011年，中国水果种植面积是1183.1万公顷，总产量达到2.27682亿吨，面积和产量都达到了历史最高水平。糖度是评价水果品质的指标之一，由于可溶性固形物中含量最高的是糖，一般称可溶性固形物含量(soluble solidscontent，SSC)为水果糖度，因此可以将SSC作为衡量水果糖度大小的指标。
　　丰水梨适合种植在中国南方的许多地方，其特点是个头较大，果型圆，外观也很漂亮，果肉呈乳白色，细脆爽口，浓甜，果汁含量高，而幸水梨和水蜜桃属于常见的水果品种。水果的SSC用肉眼不能观察，需要使用仪器来检测。
　　本文以丰水梨，幸水梨和水蜜桃为研究对象，采用便携型NIR256-2.2T2和微型MicroNIR-1700两种近红外光谱仪对快速检测水果可溶性固形物含量的方法进行了试验研究，经比较得出了便携式近红外光谱仪NIR256-2.2T2和微型近红外光谱仪MicroNIR-1700都能对水果可溶性固形物进行快速检测的结论，论文的主要工作如下:
　　1.试验选用了不同成熟度的梨和水蜜桃，其中61个丰水梨、85个幸水梨、70个水蜜桃，在每个水果上选取3个测试区域，即183个丰水梨样本、255个幸水梨样本和210个水蜜桃样本，采用的便携式近红外光谱仪为美国CONTROL DEVELOPMENT公司生产的便携型NIR256-2.2T2光谱仪和美国JDSU公司生产的微型MicroNIR-1700近红外光谱仪，通过对比试验，确定了NIR256-2.2T2光谱仪与MicroNIR-1700光谱仪最佳积分时间和扫描次数等检测参数。对于NIR256-2.2T2光谱仪，研究了NIR256-2.2T2光谱仪光纤探头与水果最佳检测距离的评价方法和选择方法，在光纤探头与水果表面3种检测距离(分别为0 mm，2mm和4mm)条件下，NIR256-2.2T2的最佳积分时间分别为0.012 s、0.005 s和0.007 s，最佳扫描次数分别为16次、16次和32次，采用偏最小二乘法对样品集进行建模，比较模型的预测效果，证明了在光纤探头贴近水果表面时进行检测，可以大幅度提高模型的稳定性和预测性;对于MicroNIR-1700，因探头需贴近水果检测，故无需考虑距离的影响，最佳积分时间为10 ms，最佳扫描次数为70次。在优化检测参数的基础上采集3种水果的近红外光谱，并同步测定了3种水果中可溶性固形物的含量，按可溶性固形物含量的不同选择校正集和预测集，丰水梨、幸水梨和水蜜桃的校正集个数分别为137个、191个和158个，预测集个数分别为46个、64个和52个。
　　2.比较一阶导数(1st Der)、二阶导数(2nd Der)、归一化处理(Normalization)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等9种预处理方法的建模预测效果，确定NIR256-2.2T2光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳预处理方法分别为SNV、SNV和归一化法，Rp分别为0.9431、0.8424和0.8605，RMSEP分别为0.4388、0.5902和1.2340;MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳预处理方法分别为归一化、1stDer+MSC和1stDer+SNV，Rp分别为0.9451、0.8194和0.8655，RMSEP分别为0.4216、0.6384和1.2120。确定最佳光谱预处理方法后，研究了相关系数法、无信息变量消除法(UVE)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)、向后区间偏最小二乘法结合遗传算法(biPLS+GA)和联合区间偏最小二乘法结合遗传算法(siPLS+GA)等波长优选方法，针对试验中两种仪器和不同水果的近红外光谱特点，确定了NIR256-2.2T2光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳波长优选法分别为biPLS+GA、biPLS+GA和biPLS法，Rp分别为0.9527、0.8680和0.8679，RMSEP分别为0.3987、0.5405和1.1958;MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨和水蜜桃的最佳波长优选法预测效果均没有最佳预处理方法预测效果好，MicroNIR-1700光谱仪对丰水梨、幸水梨和水蜜桃的最佳波长处理法分别为归一化、相关系数法和1stDer+SNV法，Rp分别为0.9451、0.8276和0.8655，RMSEP分别为0.4216、0.6196和1.2120。
　　3.本研究表明，NIR256-2.2T2和MicroNIR-1700两类便携式近红外光谱仪都能用于水果可溶性固形物含量的快速检测，两类便携式近红外光谱仪的预测精度差别不大，且与便携式NIR256-2.2T2光谱仪相比，微型MicroNIR-1700光谱仪体积更小，重量更轻，因此对于水果可溶性固形物含量的检测，微型MicroNIR-1700光谱仪的适用性更强。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 近红外光谱技术概述

1．1．1 近红外光谱技术简介

1．1．2 近红外光谱分析的基本原理

1．1．3 国内外水果可溶性固形物研究现状

1．2 研究的目的和主要内容

1．2．1 研究目的

1．2．2 研究的主要内容

第二章 模型评价指标及化学计量学方法

2．1 模型评价指标

2．2 化学计量学方法

2．2．1 光谱预处理方法

2．2．2 常用的几种波长优选方法

2．2．3 定标方程建立方法

第三章 试验设计及预处理方法的比较

3．1 试验方案的设计

3．1．1 光谱仪器及主要设备介绍

3．1．2 仪器参数的选择

3．1．3 样品与近红外光谱测定

3．1．4 3种水果SSC的测定

3．1．5 光纤探头与水果表面距离的选择

3．2 异常样品的剔除与样品集的划分

3．3 全波段MLR与PLS建模比较

3．4 光谱预处理方法的比较

3．6 本章小结

第四章 两类光谱仪波长优选与建模方法比较

4．1 NIR256-2．2T2的丰水梨近红外光谱波长优选方法的比较

4．1．1 基于相关系数法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．1．2 基于无信息变量法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．1．3 基于biPLS法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．1．4 基于siPLS法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．1．5 基于biPLs+GA法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．1．6 基于siPLs+GA法的NIR256-2．2T2丰水梨近红外光谱的波长优选

4．2 NIR256-2．2T2对幸水梨和水蜜桃近红外光谱波长优选方法的比较

4．3 MicroNIR-1700的丰水梨近红外光谱的波长优选方法的比较

4．3．1 基于相关系数法的MicroNIR-1700丰水梨SSC近红外光谱的波长优选

4．3．2 基于无信息变量法的MicroNIR-1700丰水梨SSC近红外光谱的波长优选

4．3．3 基于siPLS法的MicroNIR-1700丰水梨近红外光谱的优选波长

4．4 MicroNIR-1700对幸水梨和水蜜桃近红外光谱的波长优选方法的比较

4．5 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 主要内容和结论

5．2 论文创新点

5．3 研究不足和展望

参考文献

致谢

在攻读硕士学位期间发表的论文

附录

附录A：183个丰水梨样品可溶性固形物含量的实测值

附录B：255个幸水梨样品可溶性固形物含量的实测值

附录C：210个水蜜桃样品可溶性固形物含量的实测值