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高光譜成像檢測水果可溶性固形物含量與分布
發(fā)布時間： 2020-12-29 點擊次數(shù)： 2436次高光譜成像檢測水果可溶性固形物含量與分布
水果在采摘、儲存、銷售等各個環(huán)節(jié)中，質(zhì)量與品質(zhì)評估都是非常重要的。決定水果質(zhì)量的一項主要指標(biāo)就是可溶性固形物（SSC），如果SSC的含量較高，則水果的口感會更甜。印度尼西亞大學(xué)的學(xué)者使用Specim FX10高光譜成像系統(tǒng)開發(fā)了楊桃的可溶性固形物含量預(yù)測系統(tǒng)，可有效地預(yù)測楊桃中的SSC含量及空間分布（Prediction of Soluble Solid Contents Mapping on Averrhoa Carambola Using Hyperspectral Imaging）。
高光譜成像技術(shù)將光譜測量和成像技術(shù)相結(jié)合，可同時從樣品中獲取空間和光譜信息，為楊桃SSC值的無損檢測提供新的思路。研究人員在當(dāng)?shù)厥袌霾少徚?/span>278顆不同成熟度的楊桃，并隨機分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集（4:1），其中223顆為訓(xùn)練集，55顆為測試集。將訓(xùn)練集的楊桃按照不同成熟度劃分，并使用Specim FX10采集其高光譜信息，下圖展示了不同SSC值水平的楊桃樣品在400-1000 nm的反射光譜，在NIR其區(qū)域，SSC含量與反射率成反比，SSC值越高反射率越低。
圖1. 高光譜成像系統(tǒng)組圖 圖2. 五個不同SSC值樣品的反射光譜
對訓(xùn)練集所有樣本進行偏小二乘（PLS）和主成分分析（PCA）處理，實現(xiàn)特征提取與選擇。根據(jù)不同數(shù)量的主成分，分別在Matlab中構(gòu)建偏小二乘回歸（PLSR）和主成分回歸（PCR）的SSC預(yù)測模型。使用模型預(yù)測55個測試集楊桃的SSC值，與實際測糖儀獲取的SSC值進行交叉驗證評估預(yù)測模型的精度。結(jié)果顯示，當(dāng)使用PLSR算法的前20個主成分時，預(yù)測模型顯示出良好性能，相關(guān)系數(shù)（r）為0.99，均方根（RMSE）誤差為0.43。
圖3. 基于PLSR和PCR的測量值和預(yù)測值之間的相關(guān)性
圖4. 可溶性固形物含量分布圖
這項研究表明，高光譜成像系統(tǒng)在預(yù)測和繪制楊桃的可溶性固形物含量及分布上有著非常廣闊的應(yīng)用前景，可適用于品質(zhì)檢測、工業(yè)分揀等領(lǐng)域。
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