基于近红外光谱检测不同产地石榴的糖度

基于可见/近红外漫透射光谱技术,探讨了对不同产地石榴的品质进行快速无损检测的可行性。首先,利用能够有效抑制杂散光影响的动态在线检测装置采集石榴的近红外光谱,测试石榴糖度的真值;然后结合主成分分析法对不同产地的石榴进行聚类分析,大致将样品分为两类;最后建立不同产地石榴的偏最小二乘判别分析模型,模型的判别准确率为97%以上。采用多种预处理方法（S-G平滑、归一化、基线校正、MSC等）建立了两类石榴的单一模型,结果表明:基线校正的效果明显优于其他方法,所建立的四川石榴模型的预测集相关系数Rp为0.82,预测集均方根误差（RMSEP）为0.37,建模集相关系数Rc为0.90,建模集均方根误差（RMSEC）为0.31;云南石榴模型的Rp为0.81,RMSEP为0.33,Rc为0.87,RMSEC为0.27。在后期采用未参与建模的样品的分选验证实验中,两个产地石榴的判别率为95%,糖度的分选准确率可达92.5%。结果表明,近红外光谱在石榴产地的判别和糖度的分选上具有重要意义,可为以后的石榴在线分选研究提供依据。