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    一种 芒果 硬度 快速 检测 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201110084835.6

    申请日:

    2011.04.06

    公开号:

    CN102252971A

    公开日:

    2011.11.23

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01N 21/25申请公布日:20111123|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 21/25申请日:20110406|||公开
    IPC分类号: G01N21/25; G01N21/35; G06K9/00 主分类号: G01N21/25
    申请人: 食品行业生产力促进中心
    发明人: 屠振华; 孙丽娟; 温凯; 冯霖
    地址: 100062 北京市崇文区崇文门外大街9号正仁大厦8层
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110084835.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2013.07.03|||2012.01.04|||2011.11.23

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    为了解决芒果硬度检测的分析方法操作复杂,费时、费力、且检测时对果体具有破坏性的缺点,本发明提供了一种基于近红外光谱分析技术的芒果硬度快速检测方法,包括以下步骤:采集建模芒果样品;测定样品的近红外光谱;预处理光谱;用标准方法测定样品芒果硬度;采用化学计量学方法建立近红外光谱与芒果硬度之间的校正模型;对模型进行验证和优化;采集待测样品近红外光谱,应用模型对其硬度作定量检测。本发明方法检测快速,并对果体没有损坏,为在物流过程中芒果品质的动态检测和跟踪提供了技术基础。

    权利要求书

    1.一种芒果硬度快速检测方法,包括以下步骤:
    (1)建模具有代表性的样品集的采集;
    (2)近红外光谱的测定;
    (3)对近红外光谱的预处理;
    (4)按照标准分析方法测定芒果样品参考值;
    (5)采用化学计量学方法建立近红外光谱与芒果硬度的参考值之间的校正模型。
    (6)采集我国市场上主要的芒果样品,按照步骤(2)和(3)采集并预处理其近红外光
    谱,根据步骤(5)建立的校正模型对其硬度进行预测,得到预测值;同时按照步骤(4)测
    定其硬度的参考值;比较该芒果样品硬度的参考值和预测值,并根据实际生产中的误差要求,
    对校正模型进行反复优化;
    (7)待测样品的分析:按照步骤(2)和(3)采集并预处理待测芒果样品的近红外光谱,
    用经验证的校正模型对其硬度作定量检测。
    2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(1)根据校正模型的应用范围,内
    采集能够充分代表芒果的产地和品种特点的芒果样品。
    3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)采集样品在3600-12500cm-1
    波长范围内的漫反射近红外光谱。
    4.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)采用Y型光纤测量芒果的漫反
    射光谱,Y型光纤头部与芒果表面接触,光通过光纤照射到芒果上,与芒果内部化学成分作
    用后,再返回被光纤接收,测量光谱时避开明显的表面缺陷(碰伤、伤疤),再进行光谱扫描。
    5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)对光谱进行预处理采用的方法
    选自中心化、标准变量变换、附加散射校正、正交信号校正、平滑、小波去噪、求导变换和
    遗传算法波长优化中的一种或多种。
    6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(4)中所述标准分析方法是国标规定的
    方法。
    7.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(5)采用的化学计量学方法选自多
    元线性回归、偏最小二乘回归、人工神经网络、支持向量机中的一种或多种。

    说明书

    一种芒果硬度快速检测方法

    技术领域

    本发明涉及芒果硬度快速检测方法,具体地,涉及利用芒果的近红外光谱与芒果
    的硬度指标之间的数学模型对芒果硬度进行快速测定的方法。

    背景技术

    芒果是我国的一种主要的热带水果,其硬度作为判断芒果成熟度的一个重要指
    标,无论对芒果的采摘期的判断,还是对于芒果的采后保存都具有十分重要的意义。
    现在传统方法对芒果的硬度的检测主要采用抽样,费时费力,而且检测时候需要对水
    果进行去皮处理,无法做到无损检测。因此,一种简单,快速,无损的芒果硬度的检
    测方法,既能有效的实现对芒果成熟度的树上检测、判别,指导选择最佳的采摘期,
    又能在芒果的采后运输、储藏等物流过程中实现对芒果硬度这一代表品质变化的重要
    指标的动态、实时的监测。

    近红外光谱技术是发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一。所谓近红外光,
    是指波长在780-2526nm范围内,介于可见光和红外光之间的一种电磁波。近红外光
    谱主要反映含氢基团X-H振动的倍频和合频吸收信息。目前已用于石油、烟草中等
    有机成分的检测。决定芒果硬度的果胶等物质等都含有羟基或羰基,因此,从理论上
    讲,近红外光谱分析技术可用于检测芒果的硬度。同时,近红外光谱分析技术具有快
    速、操作简单、无损等特点,是一种较为理想的快速检测芒果硬度的方法。

    发明内容

    本发明的目的在于针对现有技术的不足,提出一种基于近红外光谱分析技术的芒
    果硬度快速检测方法。本发明的技术方案如下:

    一种芒果硬度快速检测方法,包括以下步骤:

    1、建模样品集的采集:采集具有代表性的芒果样品组成建模样品集;

    2、近红外光谱的测定:应用近红外光谱仪采集样品的近红外光谱;

    3、光谱的预处理:根据光谱的特点,对光谱进行背景去除、校正、去噪声、特
    征数据点选择等预处理;

    4、参考值的测定:按照标准分析方法测定芒果样品的硬度作为参考值;

    5、模型的建立:采用化学计量学方法建立近红外光谱与芒果硬度的参考值之间
    的校正模型;

    6、模型的验证:采集我国市场上主要的芒果样品,按照步骤2和3采集并预处理
    其近红外光谱,根据步骤5建立的校正模型对其硬度进行预测,得到预测值;同时按
    照步骤4测定其硬度的参考值;比较该芒果样品硬度的参考值和预测值,并根据实际
    生产中的误差要求,对校正模型进行反复优化;

    7、待测样品的分析:按照步骤2和3采集并预处理待测芒果样品的近红外光谱,
    用经验证的校正模型对其硬度作定量检测。

    上述步骤1要根据模型将来的应用范围,在一定范围内采集能够充分代表芒果的
    产地和品种特点的芒果样品。

    上述步骤2通常是应用近红外光谱仪,以漫反射测量方式采集样品在3600-12500
    cm-1波长范围内的近红外光谱。

    上述步骤3对光谱进行预处理采用的方法包括中心化、标准变量变换、附加散射
    校正、正交信号校正、平滑、小波去噪、求导变换、遗传算法波长优化等,具体采用
    哪一种或几种预处理方法需针对具体的样品及光谱反复比较确定。

    上述步骤4所述的标准分析方法一般是指国标规定的方法。

    上述步骤5采用的化学计量学方法包括但不限于多元线性回归、偏最小二乘回归、
    人工神经网络、支持向量机中的一种或多种的结合。

    本发明提供的芒果硬度的快速检测方法能够快速、准确、无损地检测出芒果的硬
    度值,具言之,本发明的方法具有如下优点:

    1、快速简便。近红外光谱的采集时间非常短,模型一旦建立,模型计算的时间
    基本可以忽略。

    2、无损检测。采用近红外光谱分析技术,仅仅需要通过光纤采集其漫反射光谱,
    不需要对芒果样品进行去皮处理等损害处理。

    3、本发明为在物流过程中芒果品质的动态检测和跟踪提供了技术基础。

    附图说明

    图1是本发明实施例中台农芒果样品的近红外光谱。

    图2是本发明实施例中台农芒果样品的硬度的预测值与测量值之间的散点图。

    具体实施方式

    本发明的实施主要包括模型建立和模型的使用及维护,软硬件设施包括近红外光
    谱仪、Y型光纤、化学计量学软件、计算机等部分。下面以实施例说明本发明的具体
    实施方式。

    实施例:芒果硬度的CCD-NIR无损检测

    样品制备:芒果样品为采集108个‘台农’芒果,采集时挑选不同大小、颜色的
    芒果,使其硬度的含量范围尽可能大,样品的代表性更好。这些芒果在购入后置于实
    验室环境(~20℃)存放5小时,使其温度与实验室温度一致。

    近红外光谱采集:采用AvaSpec-2048CCD近红外光谱仪(Avantes公司)测量芒
    果样品的漫反射光谱。光源为卤钨灯(AvaLight-HAL),检测器为2048象元线性阵列
    CCD检测器,配75mm聚焦光学平台,光谱范围580~1100nm,CCD积分时间为2ms,
    扫描次数为100。以直径30mm,厚度为5mm的BaSO4标准反射板作为参比。在20℃恒
    温实验室中进行测定,采用Y型光纤测量芒果的漫反射光谱,Y型光纤可同时发射和
    接收近红外光,光纤头部与芒果表面接触,光通过光纤照射到芒果上,与芒果内部化
    学成分作用后,再返回被光纤接收。试验时,在每个芒果的肾形的果体的正反2个纵
    轴的中心位置各取一个点,标上记号,标记时避开明显的表面缺陷(碰伤、伤疤),
    再对标号处进行光谱扫描,得到216个采样点的近红外光谱。

    参考值的测定:在光谱采集后,在对应的位置,根据NY/T?492-2002用GY-1型硬
    度压力计测量果实的硬度(N/cm2)。

    模型的建立:对于216个芒果样品,建立硬度的预测模型。建模时先根据外在学
    生化残差-杠杆值图去掉6个异常的样本,然后采用K-S法划分校正集、验证集?;?br />后各指标的样本数和分布范围见表1。校正集样本用来建立模型,验证集样本用来对
    模型进行评价。用小波变换对光谱进行预处理,以去除光谱采集的噪声对预测造成的
    影响,用偏最小二乘回归法建立近红外光谱与参考值之间的校正模型。

    表1.校正集和验证集芒果样品硬度指标的统计值


    模型验证:对于建立的校正模型,均采用验证集样品来进行验证。

    用模型预测样品的硬度得到预测值,用标准方法测定硬度的参考值(即测量值),
    将预测值与测量值进行比较,结果如表2和图2所示,表明所建立的模型能够准确地预
    测芒果硬度这个参数指标,其相关系数均较高(0.83)。以上建模结果说明近红外光
    谱能够快速准确地测定芒果的硬度。

    表2.芒果硬度的近红外预测结果


    以上通过实施例对本发明进行了描述,应当理解的是,这样的公开并不能解释
    作对本发明的限制。对于本领域技术人员来说,在本发明的实质精神和范围内,各种
    变换和修改都是可能的。因此,所附权利要求书应解释为涵盖了所有的变换和修改。

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