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摘要
油茶是我国南方种植的优质木本油料作物，阴雨湿润气候导致采后油茶果极易受霉菌侵害。霉变果混入加工会拉低出产茶油品质、威胁消费者健康，应对霉变油茶果进行产地检测剔除。本研究探索可见/近红外（400-1000 nm）与中短波近红外（900-1700 nm）光谱对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性，实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱，样品平均光谱的主成分分析（Principal component analysis， PCA）发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC_(1)和PC_(2)对于判别不同组间样品是有效的，全光谱偏最小二乘判别分析（Partial least squares regression discriminant analysis， PLS-DA）模型结果显示原始光谱已具有足够信息，建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取，发现相比于主成分载荷（PC loadings），连续投影法（Successive projections algorithm， SPA）在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优，预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.7667。结合预测集混淆矩阵发现，两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当，均在0.84以上，但900-1700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度（0.72）略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测，可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当，考虑到仪器成本问题可见/近红外光谱具有更好的实时检测应用前景。
- 出版日期2022-3-11
- 单位南京林业大学; 电子工程学院
