基于近红外漫反射光谱分析技术的樱桃可溶性固形物无损检测的研究

基于近红外漫反射光谱技术的樱桃可溶性固形物无损检测的研究 为什为世界为成为为会 基于近为外漫反射光为分析技为的为桃可溶 性固形物无为为为的究研 化生命科院 生物技为为为 为为慧;学与学学,05640104 指为老为,为文为;副授,教 摘要,本究在为外水果品为为为技为为及为展为为为行分析为合的基为上～以为桃为究为研国内状与研 象～利用近为外为为的基本原理～究为桃糖度的为为方法～建立了近为外漫反射光为为桃部指研与内 为可溶性固形物含量之为的为系～且为价了近为外漫反射光为在为量为桃可溶性固形物含量上的为并 用价为。首先～在,范为采集为品光为～内其次～为取建模的最佳为～采用主成分区3501800nm 分析;,和偏最小二乘法;,为不同的多元校正方法在最佳为建立校正模型～两区内PCRPLS 并用于为为集为品可溶性固形物含量的为为。为为明～方法最适建模光为为,～而PLS5001600nm 方法最适建模光为为,。最佳为用三为不同为为理方法将区;原始光为、一为微分PCR8001400nm 和二为微分,为理～比为各校正模型的为为能力。通为多元为为分析～得到最好的为为为果是,未为为并 2理的原始光为校正模型～定系为决数～校正为准差差为～为为集的PLSR=0.9955RMSEC=0.1086 2决数定系为～为为为准差为。可为～模型效果相好～近为外漫反射光为可当R=0.8727RMSEP=0.4932 以作为一为准、快速且无为的方法用于为为为桃可溶性固形物含量。确 为为为, 近为外漫反射光为～为桃～无为为为～可溶性固形物～主成分分析～偏最小二乘法 Research for the Soluble Solids Content of Cherry by Near-Infrared Diffuse Reflectance (NIR) Spectroscopy with Nondestructive Examination (NDE) ,CHEN Sai-hui DirectorCHEN Wen-rong , AbstractBased on the analysis and synthesis of present fruit determination and its developing tendency, this research objected with cherry, according to the basic principle of near infrared detecting, researched the detecting method of soluble solids content (SSC) in cherry and established relationships between the near-infrared diffuse reflectance (NIR) spectroscopy and SSC which is the internal quality index of cherry fruit, then evaluated the applied value of NIR ,spectrometry in measuring the SSC. At first, collecte the spectral of samples in the range of 3501800nm; second, select the best spectral region for modeling and using two different multivariate calibration methods, principal component analysis (PCR) and partial least squares (PLS), to establish correction model in the best spectral region. The model was used for predicting the SSC of testing set samples. The experimental results show the best spectrum region of PLS model is ,,5001600nm while the one PCR is 8001400nm. Furthermore, this study compared the predicted ability of the modles obtained after three different spectral corrections (original spectrum, first derivative and second derivative). Through multivariate data analysis, we can see the predictions with PLS models, based on original spectrum was the best modle with the 2correlation coefficients (R) of 0.9955, RMSEC=0.1081 of the calibration model, and the 为什为世界为成为为会 2correlation coefficients (R) of 0.8727, RMSEP=0.4932 of prediction model. So we can make a conclusion that NIR spectroscopy could provide an accurate, fast and nondestructive method for assessing the SSC in cherry fruit. Key words: Near-infrared Diffuse Reflectance (NIR) Spectroscopy; Cherry; Nondestructive examination; Soluble Solids Content (SSC); PCR; PLS 引言1 水果近为外无为为为技为的理为和原理1.1 近为外光为(～为称)的信息量为为富～可以极丰Near Infrared SpectroscopyNIRS 直接透为为品的部～波为范为为内0,。近为外为为技为具有多为成分同为分析、802500nm 为量速度快、为为成本低、为品无需为为理且不遭到破、无需化为为等突出特点会坏学～ [1]堪“为色为为技为”称～在水果品为为为中得到越越泛的为用。来广 近为外光为分析技为在水果为域的外究为国内研状1.1.1 国内学研国外者已为为水果糖度的无为为为技为为行了深入的究。美最先为用近为外 [2]光为技为为为水果部成分内～根据为品形易于改为的要求为为为器～如使用近为外光并状 为为为洋中的干物为、香瓜和瓜中可溶性固形物等。葱甜等人(G.Carfomagno2004年)为为了一近为外为为台～使用近为外透射技为个(,)无为为为桃子的糖度和硬730900nm 度～判桃子的成熟度。通为为为不同的为波方法和分为方法～最后得出最好分为并断 [3]精度为。等人(年)使用多色分光为～为生为域的两个区个不McGlone2002882.5% 同果中的“园苹果为行可为光近为外光为为为(,)～建立采后以RoyalGala”/5001100nm及冷藏周的水果各为品为指为(背景为色()、淀粉为品指为()、可溶性固形含6BCSPI [4]量()、刺透硬度、淀粉含量()和滴定酸度(的为为模型。日本在世为SSCQSTA)20年代为始水果部品为为为技为为行究。内研年～日本三井采为和熔为有限公司为801986 始为行桃中可溶性固形物含量的近为外为为究～于研并年制出了可为用的近为研1989 [5]外水果部品为为为为～主要用于桃中可溶性固形物含量的为为内。此后～水果部品内为的近为外无为为为技为受到了大的为注。极目前最先为的是日本公司生为的水果MAKI分为为为～可以在为同为为为出糖度、酸度、大小、为量等指为～判水果部是否为并断内 [6]生病为～速度可以到每秒为为达个以上。3 国内内研国学为水果部品为无为为为的究为展得比为为～其中中为为大的为为为采用透射光为方法为果的糖度和硬度同为为行了分析～为定苹,光为作糖度分析区～650850nm ,光为作硬度分析～利用多元校正和一为为多点平滑～建立了果区数苹650800nm [7]糖度、硬度的模型数学。金同为等人在年采用漫反射近为外光为为定完整苹1995 的果糖含量～在附近为为高、中、低糖含量的二为为光为之为有明为差～把数异910nm 此波为为作定为的第一波为。为、、、四波为为性回为分析～910nm884nm843nm991nm [8]得到相为系为数～定为为差为～为为为的为准为差为～差为离。燕德等刘0.9840.360.450.11人在年用近为外漫反射为为山为水晶为富士果糖分含量～采用主成分回为法运苹2004 建立、、和不同为量距下果的校正模型～得出其为为为。为为为果表离苹并0246mm 明～不同为量距为果糖分含量无为为为有为大影～光为为为为果表面离苹响当苹为建(0mm) [9]立的校正方程为未知为品的为为效果最好。为为斌等人在年采用近为外漫反射技2004 为～无为为为为富士果有效酸度。利用苹分析酸度漫反射原始光为吸光度与Matlab 6.1 的相为为系～得出二者的最大相为系为数～最小相为系为数。为合偏最小二乘0.3480.004 -1法～得出有效建模光为波段范为在,。之为～交叉为为的最佳主8475.618334.83cm 因子为为数～相为系数为～为准校正为差为～为准为为为差为～偏差为3r0.9590.0760.525 为什为世界为成为为会 [10]。0.073 近为外分析原理1.1.2 近为外(～为称)光是介于可为光和中为外光之为的为磁波～光为波为NearInfrarNIR -1区域为,～波为数,。近为外光为主要是有机分子的倍为与7802526nm128203959cm [1]合为吸收光为～是由于分子振为的非为振性使分子振为基为向高能为为为为生的。它从迁 它为为了含为基为(～～～)分子化为基为振为的倍为和合为信息～包含学C-HO-HN-HS-H 了为大多为型化合物及其混合物的成分为度或品为的富信息。可溶性固形数参数丰 物主要的为成基为是和～因此适合用NIR技为分析。根据“来朗伯-比为”C-HO-H 吸收定律～不同的基为和同一基为在不同化为学境中的吸收波为有明为差为～可以作为为取有机物为成或性为信息的有效为。因此体～光为不为能为反映为大多有机化数NIR 合物的为成和为性能信息～而且为构离它某些无机子化合物～也能为通为为共存的本 [11]体响物为影引起的光为为化～为接地反映其存在的信息～而且近为外反射光为为能从 得到为品的密度、粒度、高分子物的聚合度及为为直等物理为信息。径状 由于有机为分的各官能为在近为外具有多为吸收～且不同区官能为之为的为峰相互叠体响个加～加上固为品的散射等因素的影。因此～近为外光为在某波为点的漫反射吸光度有机为分的为度或性为之为不是为为的为性为系～与并学学必为采用化为量方法 [12]来与解析为为的近为外光为～建立光为信息有机为分之为的相为为系。 近为外光为定量分析中的化为量学算法1.1.3 目前～光为分析中定量分析中采用的化为量方法主要有多元为性回为学学 ()、逐步多元为性回为()、主成分回为()、偏最小二乘法()和人MLRSMLRPCRPLS [13]工神为为网()等。本文采用了主成分回为()和偏最小二乘法()为行分ANNPCRPLS析～故在此只为为介为为为化为量两学算法。 [14]主成分回为法(～为称)包括步两个为～首Principal Component RegressinnPCR 先是把原始据为行主成分分析数(～)～是以因它Principal Componet AnalysisPCA子分析为基为～光为据向为方差最大方向将数数投影～使目为少的主成分成为原为量的为性为合～主成分最大限度地反映了被为为品的为成和为信息～而最小限度构地包含噪个数音～通为为主成分的合理为取～去掉代表干为为分和干为因素的主成分～然后再用其中的主成分物为的化成分为行多元为性回为～为几个与学就是主成分回为分析的主要思想。其为点主要是可充分利用光为据的信息～数增加了模型抗干为能力。但在分解光为矩为为～有没与内将参与考为光为矩为为品成分矩为之为的在为系～不能保为回为的主成分一定与被为为分或性为的相为。 [15]偏最小二乘法(～为称)从年代为始为用于化究学研～80Partial Least SquarePLS 为已成为化为量中最学学常用的多元校正方法～也是近为外光为分析上为用最多的回为方法。也是一为基于因子分析的多元校正方法～主成分回为的为是,不与区它PLS 为为将响将矩为为行分解～提取主因子～为为度矩为为行分解提取主因子～因而具有更强的提供信息的能力～所建立的校正模型更为定～有更强的抗干为能力。如同主成分回为分析～在为用为～定回为的为确参与数十分重要。PLS 研与究目的意为1.2 [16]为桃是于为属属叶薇科为桃落果为～素有“春果第一枝”的美誉。其外为为为～色为为为～为之为心悦目～食之玉液芳津～为受人为喜为～是目前为为效益最好的为为之一为桃是为为和为味俱佳的果品～为为为为成分的从碳角度看～为桃含有水化合物、蛋白为、胡为卜素、为生素 、为、、为、为等为为成分磷～其中为含量特为高～故具有促为血为蛋C 白再生～可既体来医学防治缺为性为血～可增强为～健为益智。此外～越越多的为代 为什为世界为成为为会 为据表明为桃为富含花色、苷槲皮素、堪非醇、香豆酸、没食子酸、紫为醇和褪p- 黑激素等若干重要的天然保健功能成分～具有为著的抗病保健功效～包括为解为为痛和痛为、降低心血管疾病的患病为为、防止癌症、控制糖尿病及其为并症、为为生 [17-18]理为律、提高睡眠为量以及大为保健等。因此而被尊称为“超为保健水果”～成为 [16]少数能为被冠以如此殊为的水果之一。目前～有为为桃保健功能的究正在研蓬勃展为科为据正在学迅速为累～为为桃的为为成分的含量为行无为快速为为～可以为为桃的为藏、保为、包、为、装运研数加工和究等提供基为据。 为桃中的可溶性固形物含量是反映为桃主要为为价为和为价为桃及其制品品为的重要指为之一。目前主要采用折光为和为为的化分析方法为定学为桃可溶性固形物含量。 [19]折光为为定法在分析为程中要把为品切为或榨属汁～于“有为为为”～而为为的化方学, 法需要为待为为品为行为为理～操作繁为～消耗大量为为和溶为等化为品和为桃为品～为为周学 期为。同为～为为不同的化成分需要不同的为为方法和分析程学既序～为为为工～成本又高～不能为足为桃部品为在为为为分为的为展需求～为内响重影着为桃市为供需为控效果。 近为外光为分析技为是世为年代以为展最快、最引人注目的光为分析技为之来20 一～具有速度快、不破为品、坏操作为为、为定性好、效率高等特点。可以利用漫反射方式为得一些为品物为在近为外的吸收光为～区学学再利用为算机技为和为代化为量～为为描为为为品所得的光为据作一系数列的分析为理～最后完成为为品有为成分的定性或定量分析。 本究研并旨在建立为为为桃可溶性固形物含量的最佳模型～为明近为外漫反射光为分析技为～为为快速、无为、准的方法～在为桃可溶性固形物含量的为定上是可行确 的。 研内与究容技为路为1.3 研内究容1.3.1 以为桃的可溶性固形物含量为究为象～基于近为外光漫反射光为和研、PLSPCR分析技为建立定量分析模型～具究体研内容包括,为定为桃可溶性固形物含量～采集光为～用主成分分析()和偏最小二乘法()为化为量两学学算法建立近为外PCRPLS 漫反射光为为桃可溶性固形物含量之为的为系～通为校正集部交叉为为和为为集的外与内 部为为比为和两并确为不同多元校正方法所建立模型的为为能力～分为定PCRPLS 和建模的最适为～最后为为不同光为为为理方法为为为性能的影。区响PCRPLS 研究的技为路为1.3.2 近为外光为分析的工作原理是～为品的为成相同～为其光为也相同～反之亦然。如果我为建立了光为与参数待为之为的为为为系(为校正模型或分析模型称)～那为～只要为得为品的光为～通为光为和上述为为为系～就能快得到很参数数所需要的为量据。分析 [20]方法包括校正和为为为程两个, 第一～在校正为程中～收集一定量有代表性的为品～在为量其光为为的同为～根据需要使用有为为准分析方法为行为量～得到为品的各为为量～之为为为为参数称(或为为真)。通为化为量为光为为行为理～其为为为为行为为～为为在为品光为为其为为为之为建立学学并将与与起一一为为映射为系～通常称学学之为校正模型。建立模型是通为化为量为件为为的。 第二～在为为为程中～先使用近为外光为为为定待为为品的光为为～再利用己建立的模型为算出待为为品的成分含量。 材料与方法 2 2.1 近为外漫反射光为为描 为什为世界为成为为会 为为使用美国(～～)公司生为的ASDAnalytical Spectral DevicesIncUSAQuality 光为为～本次为为中～其为个参数置如下～波为范为,0,～光为采为Spec? Pro351800nm为隔,～为描次,数次～分辨率,()～()～为为器,硅1nm103nm700nm10nm1400nm(～,)～为为距,离～为为砷(～,)～探为为为角,Si3501000nm3cmInGaAs10001800nm?～光源是光为为与配套的为为。为灯为示了为近为外光为为的为为系为为。4512V/30W2-1 Fruit Fiber Optics Spectrometer Light sourse Computer 为为量装置示意为2-1 NIR Fig.2-1 Schematic diagram of the setup for NIR measurement 在光为采集前～为ASD光为为为为2h～为定光并源15min～以白板作为比为准～在参20?温度及55%相为度为的湿条将件下～为桃置于NIR光为采集系为上～为每为桃为个品为行1次光为为量～为描点为为表面为滑部位。然后～为一角度再为行1次光为为描。为算机自为为算得到为品漫反射光为～取并2次为量的平均光为。为描后的为为如为2-2所示。 为2-2 为为桃为品的近为外漫反射为为个 Fig.2-2 The near infrared diffuse spectroscopy of single cherry sample 2.2 为桃为品可溶性固形物含量的化为定学 为为用为品均采于本为为为位于金为赤松为的为桃为为基地～采后用即冰盒为回为为室～放置平板上待果为恢为室温即后为行为品的光为为为和SSC为定～为为为程在当天完成。在 为什为世界为成为为会 为为品为行为量前～首先用半干的毛巾擦干为水果表面～再为为本为行为为理后为行排序为为并确定光为采为范为。为为为品共150个随两即～在建模为程中～由为件机分为为～校正为和为为为～为品分为为112和38个温与温即与～为品度室平衡后为行点为点的的光为采集SSC的为定。 本为为采用折射式字数糖度为(model,PR-101α～Atago～Japan)为行为量。采集完光为后～为出为桃果汁～滴到糖度为的小槽中～滴为为止～然后为其为行可溶性固形物的为量。 模型的建立据为理与数2.3 为用定量分析为件建立为桃可溶性固形物含量校正模型。The uascrambler 9.6建模采用为多元校正方法,主成分分析两()和偏最小二乘法()。在可溶PCRPLS性固形物含量的为为为为入为为件～在建模为程中机为为随个作为建模为品～个作为为11238为为品。用未建模的为品为模型为行为为～为价模型的可行性～比为参与和的为PCRPLS为性能。 校正模型的部为为内2.3.1 校正模型的建立为程就是通为适为为理后的近为外光为特当与学数征化方法为为的 [13]据为行为为～出相为为系。为找件采用交叉为为法为行建模～具体从做法是,每次建模为品集中挑出一为品～用其为品建模为为为为品～个它另个然后把为为品拿回～再挑出一为品～用剩余为品建模(包括第一次挑出的为品)为为为为品～依次为行。 校正模型的为为2.3.2 [13]校正模型是否适用～主要通为外部为为集为价～外部为为来即～是用它两个独立的为品系列～一是建模系个即另个个列～校正为品集～一为为为模型～为为为为品集即 外部为为法的为点在于为大量为品的为算速度快。在外部为为为程中～加为入为为为品的光为数据和化分析为～为定为学并些为品为为为集～为所建立的模型为行模型外部为为。SSC 最适为的为为区2.3.3 在近为外光为分析为程中～一般在通用的光为为上为描一为品得到上个会个数千据点。光为为为为重叠丰来为重～背景为为～其信息量非常富～为为定性和定量分析为了巨大困为。为为为点为为主成分分析()、偏最小二乘法()具有为强的抗干为能力～PCRPLS [21]可全波为多元校正模型的建立参与。随研着多为分混合物光为定量分析究的日为活为和深入～人为为为为取一定范为的光为甚至是特定的波为点为的吸收为为行定为不几个 [22]但可以为化为算～为可以提高模型的为定性和为为能力。采用当区全为为行为算建模为～不为为算量大～而且在某些光为域为品的光为信息区很与弱或为品的为成或性为缺乏相为为系～引入为为的为量会区造成多元校正模型的精度降低甚至为为。如果为建模的光为为为行为为～有利于为化模型、将减噪声响运少影～提高算效率和模型的为定性。 本究为为不同的为采用研区和两区为方法分为建立不同为的校正模型～PLSPCR 根据为的为为效果～得到建立校正模型的最适为。它区 光为为为理2.3.4 由于为器、为品背景或其他因素影～近为外光为分析中为响常出为为为漂移或偏移为象～如不加为理～同为影校正模型建立的为量和未知为品为为为果的准性。可以会响确 采用平扯扣减决峰谷点、偏置、微分为理和基为为斜等方法。基为校正最常用的解方法是为光为为行一为微分或二为微分为理～前者主要解决决基为的偏移～后者为解基为 [12]的漂移。采用微分可以为好的为化为为信息。 为什为世界为成为为会 本为为比为了原始光为～一为微分光为和二为微分光为所建模型的为为效果。 数学模型为为效果的为价指为2.3.5 在为未知为本为定为～根据为定的光为和校正模型的为用性判～要定建立的校断确 2正模型能否为未知为本为行为定。一般在为为建模为程中把交叉为为的定系决数和校正R 2为准差作为为价为准。在外部为为中～用定系决数和为为为准差作为为RMSECRRMSEP 2价为准。定系决数尽可能大～而校正为准差和为为为差尽可能小～RRMSECRMSEP为明模型越可。靠 [23]1 校正为准差(),RMSEC Mc12ˆRMSEC=(y?y) ()3-1?iiMi=1 ˆyy其中,为为品～数为第个学为品的化分析为～为第个为品的为为为～iiiiM [23]2 为为为准差(),RSMEP np12ˆ RMSEP=(y?y)()3-2?iin=1ip ˆyyn其中,为为品～数为第个学为品的化分析为～为第个为品的为为为～iiii 2 [13]3 定系决数(),为出了为为分为中出为的为量真数真百分～为为含量为越 接近为～R 2越接近100%R M2ˆ(y?y)?ii2i=1R=?1 ()3-3M2(y?y)?ini=1 ˆyyy其中,为为品～数为第个学为品的化分析为～为第个为品的为为为～iiniiM M为个真为品为的平均为。 为果分析与3 3.1 为桃为品可溶性固形物为定为果 由表可知～校正集为品中可溶性固形物范为为,～为准偏差为3-19.117.3 ～平均为为～为为集为品的可溶性固形物范为为,～平均为为1.857411.51469.617.1 ～为准偏差为。为定为呈典型的“为”形的正为分布～为表明为品为具有为12.23541.4982 广并从泛的代表性～保为方差分析、回为分析等为为方法所为为的为本为服正为分布。 表3-1为桃为品可溶性固形物含量分析为果 Table 3-1 The analysis result of SSC in cherry samples 为品集为品量数范为平均为为准偏差Item of samplesNo.of samplesRangeMeanStandard deviation 为什为世界为成为为会 1129.1,17.311.51461.8574校正集 389.6,17.112.23541.4982为为集 不同为为为果的影区响3.2 为是本为为所得为品的典型原始光为曲为～为中可以从看出～为为在2-2 、、及附近有明为的特征峰为。670nm950nm1175nm1425nm 在用偏最小二乘法建立模型的为程中～为为不同的为～为为果具有一定的影运区 响运。用为件定量分析为件～为为件全将光为波段分成个交叉的The uascrambler 9.611 波段～表和表只列为了部分为～为为了为为效果最佳的为～区即区并按效果由好3-23-3 到差依次列于表中。 2为合表和表～交叉为为后为为为和为为为的定系从决数、校正为准差以3-23-3RRMSEC 2及模型为为后的定系决数、为为为准差可以看出～为的为来为原始光为的建RRMSEPPLS 模要为于为原始光为的建模。表从可以看出～通为偏最小二乘法所得的模型～PCR3-2 2在波段为,范为～交叉为为得到最大的内～最小的～分为为5001600nmRRMSEC 2、～且用为模型为为为为集～并个所得到的和也最为理想～分为为RMSEP0.99550.1081R 、。因此～,为建模的最适为。而由表区可知～通0.87270.49325001600nmPLS3-3 为所得模型的最适为为区,。为生为差的原因未个异尚清弄为有待为一步PCR8001400nm 研究～本文不做为为。 表不同为为区模型效果的影响3-2 PLS Table 3-2 Effects of specrtrum region on modle of PLS 内部 Validation外部 Validation建模为区 Spectrum region22方法R RMSECR RMSECP 500,16000.9955 0.10810.8727 0.4932 800,18000.9931 0.12810.7542 0.7758PLS 800,14000.9929 0.13470.5955 0.8923 500,14000.9730 0.25580.7176 0.8124 1100,18000.9372 0.39430.5201 1.0317 表不同为为区模型效果的影响3-3 PCR Table 3-3 Effects of specrtrum region on modle of PCR 内部 Validation外部 Validation建模为区 Spectrum region22方法R RMSECR RMSECP 800,14000.9929 0.13470.8040 0.5944 500,11000.9665 0.27950.7889 0.7874PCR 1100,14000.7173 0.83700.5959 1.2131 500,16000.6336 0.90360.6768 0.9607 1100,18000.6203 0.93560.5012 0.9913 为什为世界为成为为会 不同光为为为理方法为为果的影响3.3 本为为采用一为微分和二为微分为为两并常用的光为为为理方法～且比为原始光为、一为微分光为和二为微分光为所建模型的为为能力。为可溶性固形物为行建模为～采用偏最小二乘法()～主成分回为()为不同的校正法～分为在其最适为两数学并区内PLSPCR 建模～最后为为模型为行比为为为。两 从表可以看出～主成分回为()和偏最小二乘法()的为为能力有明为3-4PCRPLS 差为。比为和分为基于原始光为、一为微分光为和二为微分光为的模型～PLSPCRPLS 2普遍具有为高的为及为小的为和为～表明法更适于为桃的建RRMSECRSMEPPLS 模分析。 从来分析为果看～为为品的原始光为采用一为、二为微分为理后的为为模型的为PLS和度及为为效果有一定的差～由好到差异依次是,原始光为～一为光为～二为光为。为 2看模型～一为光为二为光为与决数所建立的校正模型～其定系相差不大～分PLSR 2为为、～而原始光为相比～其定系与决数为～都有相为为大的0.94320.9431R0.9955差距。 再比为各为不同光为为为理后的模型～也可以为为～基于原始光为建立的模型PCR 2效果最好～其定系决数为。而一为微分、二为微分为理后为为效果大大降低～R0.9929 决数定系分为为、。以上为果为明～原始光为所建模型的性能最好～一为0.49110.2169 微分和二为微分为理有并没提高模型的为为能力。为于为桃可溶性固形物的近为外光为为为～原始光为比微分光为更适合于建模。 2为行为合比为～三为不同光为为为理方法所得到的为为定系决数～校正为准差R 2以及模型为为后的定系决数、为为为准差都存在比为大的差为。因此～RMSEPRMSECR 在建模为程中～要反为比为、慎区重为为～力求为为的为、光为为为理方法和建模方法为最佳搭配。 表利用和为不同为为理光为为行建模和为为模型为果3-4 PLSPCR Table 3-4 The results for calibration modeling and prediction modeling of PCR, and PLS regression methods for the different pretretment method 内部 Validation外部 Validation建模为区为为理方法 spectrum Pretretment method方法22regionR R RMSECRMSEP 0.9955 0.10810.87270.4932原始光为 ,一为微分为理光为PLS50016000.94320.37270.47811.0839 二为微分为理光为0.94310.3755-0.06111.5169 0.9929 0.1347 0.8040 0.5944原始光为 ,一为微分为理光为PCR80014000.49111.17060.39890.9655 二为微分为理光为0.21691.39970.25101.2577 校正模型建立的为果3.4 由上面的为为步为～我为最为得到为最好的建模方法～未为任何为理的原始光为PLS 为最佳建模光为～,为最佳为。由此为行部交叉为为～建立校正模区参数内5001600nm 2型～交叉为为定系决数为～交叉为为为差为～相为系数为R0.9955RMSEC0.1081r 为什为世界为成为为会 ～相为性到为达极著水平。交叉为为的散点为如为所示。0.99773-1 为为为为可与3-1 溶性固形物含量为真 内部交叉为为为果 Fig.3-1 The cross validation result of predicyed and true SSC 最后～为化为为为为为行据为果为学与数双尾为为～为算为为～为双尾分布表tt0.985tvalue 所得为界为为()～为算为小于为界为～为明为方法的为准偏差有为两没著差为。1.981α=0.05tvalue 为果为于表。3-5 表校正集为桃为品可溶性固形物含量为为分析为果3-5t Table 3-5 The analysis result of calibration samples’SSC tt为品集为为为平均为为为为为准偏差真与为为为为为相为value0.05Item of MeanStandard deviation系数samplesr 10.95530.4380.9970.9851.981校正集 校正模型的为价为果3.5 2用已知为的真个为为为品为为上述模型。为果如表所示,外部为为定系决数383-5R为～为为为差为～相为系数为～相为性到为达极著水平～为为为0.9727RMSEP0.0241r0.986 果如为。3-2 为什为世界为成为为会 为为为为可溶性固形物含量为外部为为为果与真3-2 Fig.3-2 The test set validation result of predicyed and true SSC 表为为集为桃为品可溶性固形物含量为为分析为果3-6 t Table 3-6 The analysis result of validation samples’SSC tt为品集为为为平均为为为为为准偏差真与为为为为为相为value0.05Item of MeanStandard deviation系数samplesr 11.92130.5440.981.0871.981为为集 为化为为为为为行据为果为学与数双尾为为～为算为为～为双尾分布表所得为界ttvalue0.985t为为～为算为小于为界为～为明为方法的为准偏差有为两没著差为。为果为1.981(α=0.05)tvalue 于表。3-6 为为4 从研数本究的为为和据为理为果可以得出如下为为, 一、分为比为不同的光为域为为桃可溶性固形物含量校正模型为为性能的影～区响 为果表明～不同的光为为各校正模型的为为精度影为区响著。通为偏最小二乘法所得的 2模型～在波段为,范为～交叉为为得到最大的内～最小的～分为5001600nmRRMSEC 2为、～且用为模型为为为为集为品的可溶性固形物含量～并个所得到的0.99550.1081R和也最为理想～分为为、。可为～,为建模的最适RMSEP0.97270.19325001600nmPLS为。而通为区所得模型的最适为为区,。可为～近为外漫反射光为可以作PCR8001400nm 为一为准、快速且无为的方法用于为为为桃可溶性固形物含量。 确 二、采用理为为中成为数为为方法～为为所建近为外分析模型的为为为果为为化方法与学t 为定为果之为有无为著差。异所建模型的成为为为表明～近为外光为分析方法为定的为桃可t 溶性固形物含量为为化方法为定的为果之为无为与学异著性差。 三、由于不同的化为量学学区会算法、为和为为理方法～都可能为致为果有所差为～因此在建立模型的为程中要反为比为、慎学学重为为～力求为为的化为量算法能充分利用光为据的信息～数区抗干为能力强～为为能力高～为为的为和为为理方法为最佳搭配。 算法因其自身的为点在目前的为近为外光为分析技为为用中国广被泛为用～本为为中为PLS 桃固形物含量为为效果也为明为方法的适用性。 随学学着为器和光为为理化为量为件以及相为各为为用模型的为为～近为外光为技为做为一为快速、为色的分析技为在越越多为域中将会来当充快速为为的手段。目前～在为器的研噪极为方面～更加注重高信比、高为定性、低为为限、便携、价廉等要求～为用方面～突出在为、为为、为程、为果可等靠概来研念。因此～作者为为在未的究工作上～为以为些为为向～完善为器、为化为件～使近为外光为技为为为更大的作用。 参献考文, ,,为衍禄～为为为～为为海～近为外光为分析基为为用与.北京.中为国工为出版社～:,.1[M]200534,,金仲为～毛炎麒～为衍禄～等.物理在学促为为为为展中的为用.物理～～;,:2[J]200231142 ,.44 ,,.～.～.～.. 3GCarlomagnoLCaopozzoGAttolioADistanteNon-destructive grading ofpeachs .～～;,:,.by near-infrared spectrometry[J]Infrared Physics & Techology2004462329 为什为世界为成为为会 ,,.～.～../ 4VAndrew McGloneRobert BJordonPaul JMartinsenVisNIR estimation athavest .ofpre-and post-storage quality indices for Royal Gala apple[J]Postharvest Biology and ～～;,:,.Techology200225135144 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