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苹果可溶性固形物含量在线无损检测方法研究OA

Research on Online Non-Destructive Detection Method for Soluble Solids Content in Apples

中文摘要英文摘要

[目的]为了实现苹果可溶性固形物含量(SSC)的精准、快速检测,推动苹果产业高质量发展.[方法]采用可见/近红外光谱技术,测定苹果样本的可溶性固形物含量与光谱数据,利用MSC、SNV、SG 3种预处理方法结合偏最小二乘法(PLS)、支持向量回归(SVR)算法构建预测模型,并对不同预处理与建模方案进行对比评估.[结果]采用MSC和SNV预处理的光谱数据具有较高的预测能力;MSC-SVR模型性能最优,其预测集决定系数达到89.55%,均方根误差达到48.88%,能够很好地实现对苹果可溶性固形物含量的无损检测.[结论]研发的无损检测装置是可行的.

[Objective]To achieve precise and rapid detection of the soluble solid content(SSC)of apples and promote the high-quality development of the apple industry.[Method]The visible/near-infrared spectroscopy technique was used to measure the soluble solid content of apple samples and their spectral data.Three preprocessing methods(MSC,SNV,and SG)were combined with partial least squares(PLS)and support vector regression(SVR)to construct a prediction model,and different preprocessing and modeling schemes were compared and evaluated.[Result]The spectral data preprocessed by MSC and SNV had higher predictive ability;the MSC-SVR model performed the best,with a determination coefficient R2 of the prediction set reaching 89.55%and a root mean square error RMSE of 48.88%,which could effectively realize non-destructive detection of apple soluble solid content.[Conclusion]The developed non-destructive detection device is feasible.

林静;王凤忠;李龙;黄杰;肖正杰;李卉

福建农林大学食品科学学院,福建 福州 350002||苏州中国农业科学院华东农业科技中心,江苏 苏州 215300||中国农业科学院农产品加工研究所,北京 100193福建农林大学食品科学学院,福建 福州 350002||苏州中国农业科学院华东农业科技中心,江苏 苏州 215300||中国农业科学院农产品加工研究所,北京 100193苏州中国农业科学院华东农业科技中心,江苏 苏州 215300||中国农业科学院农产品加工研究所,北京 100193||潍坊食品科学与加工技术研究院,山东 潍坊 261106苏州中国农业科学院华东农业科技中心,江苏 苏州 215300苏州中国农业科学院华东农业科技中心,江苏 苏州 215300包头市城市管理局市政事业发展中心,内蒙古 包头 014060

轻工纺织

苹果可溶性固形物近红外光谱预测模型无损检测装置

Apple soluble solidNear-infrared spectroscopyPrediction modelNon-destructive detection device

《宁夏农林科技》 2026 (3)

28-34,75,8

潍坊市科学技术发展计划项目(2024ZJ1104)、国家自然科学基金青年科学基金项目(32302217).

10.3969/j.issn.1002-204x.2026.03.005

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