基于近红外光谱技术的苹果霉心病检测方法

摘要：

为实现苹果霉心病无损检测,提高果实品质,以斗南苹果为研究对象,利用MPA近红外光谱仪,采集了100个苹果, 4 000～12 500 cm-1波长范围内的漫反射光谱.将主成分分析( PCA)分别与马氏距离判别模型和Fisher判别模型结合,比较两种判别模型对霉心病的判别精度.试验结果表明:在对苹果样品全波段光谱数据进行主成分分析后,将前10主成分作为输入变量建立判别模型,马氏距离判别模型正确识别率为97. 14% ,Fisher判别模型的正确率为88. 57% ,马氏距离判别模型明显优于Fisher判别模型.

关键词：苹果霉心病、近红外光谱、马氏距离判别模型、Fisher判别模型

所属期刊栏目：19

分类号：TS255.4(食品工业)

资助基金：河北农业大学社科基金和理工基金ZD201701;河北省科技攻关计划18227004D

在线出版日期：2019-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：150-154