可移动式苹果内部品质果园产地分级系统

作者：李阳; 彭彦昆^*; 吕德才; 李永玉; 刘乐; 朱宇杰

来源：智慧农业(中英文), 2022, 4(03): 132-142.

• 苹果
• 内部品质
• 可见/近红外光谱
• 光谱校正
• 无损检测
• 分级

为满足苹果内部品质产地检测分级需求，本研究研发出检测模块和分级模块，构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上，以苹果糖度和霉心病为代表品质指标，提出一种基于乘法效应消除（Multiplicative Effect Elimination,MEE）的光谱校正方法，用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600～900 nm漫透射光谱数据，分别采用多元散射校正（Multiple Scattering Correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）和MEE算法对苹果光谱预处理后，建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）预测模型和霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA）模型。结果表明，MEE算法相比于MSC和SNV算法建模结果更好，糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）、预测集相关系数（Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%；霉心病判别模型的校正集敏感性、校正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验，结果表明该系统的分级准确率为90.00%，分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点，可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。

• 出版日期2022
• 单位中国农业大学; 国家农产品加工技术装备研发分中心