高光谱成像技术对鲜枣内外部品质检测的研究

摘要：

外部缺陷以及内部可溶性固形物的含量对提升鲜枣的采后附加值和鲜枣后续生产加工具有重要的意义，因此，为了实现同时对鲜枣内外部品质进行快速、准确识别，利用高光谱成像技术（450‐1，000 nm ）对壶瓶枣的“自然损伤”和可溶性固形物含量同时进行检测研究。首先，对光谱数据进行主成分分析（PC A ）得到前7个主成分光谱值，对图像数据采用灰度共生矩阵（GLCM ）提取到7项图像纹理指标（对比度、相关性、能量、同质性、方差、均值、熵）。然后，分别使用光谱主成分值、图像纹理特征值、以及主成分与纹理特征融合值建立偏最小二乘支持向量机（LS‐SVM ）模型对壶瓶枣的外部缺陷（“自然损伤”）和内部品质（可溶性固形物含量）进行检测研究。结果表明：使用主成分与纹理特征融合值建立的LS‐SVM模型可作为通用模型同时对壶瓶枣内外部品质进行检测研究，其“自然损伤”判别正确率为92.5％，可溶性固形物预测集的预测相关系数（Rp ）和预测均方根误差（RMSEP）分别达到了0.944和0.495。表明，采用高光谱成像技术可以建立通用模型同时对壶瓶枣的内外部品质进行检测，该研究为壶瓶枣的无损检测提供了理论参考。

关键词：高光谱成像技术、壶瓶枣、自然损伤、可溶性固形物

分类号：S123;S665(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目31271973;山西省自然科学基金项目2012011030-3

在线出版日期：2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2297-2302