高光譜成像儀在檢測葡萄果皮花色苷含量中的應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2024-06-27
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近年來,隨著光譜技術(shù)的發(fā)展,高光譜成像儀在成分識別和物質(zhì)鑒別方面展現(xiàn)出巨大潛力。本研究采用廣東賽斯拜克有限公司的SC-230高光譜成像儀,針對葡萄果皮中花色苷含量的快速無損檢測進(jìn)行了深入研究。
研究背景
花色苷是葡萄和葡萄酒中重要的酚類化合物,對葡萄酒的感官質(zhì)量和儲存能力具有決定性影響。然而,傳統(tǒng)的化學(xué)檢測方法存在破壞性,難以實現(xiàn)快速、大規(guī)模的檢測。高光譜成像技術(shù)作為一種無損檢測手段,提供了一種新的解決方案。
研究方法
本研究使用的SC-230高光譜成像儀,其光譜范圍為900-1700nm,波長分辨率優(yōu)于8nm,具有254個光譜通道。實驗中,基于931~1700 nm的近紅外波段,獲取了葡萄漿果的高光譜圖像。利用連續(xù)投影算法(SPA)進(jìn)行波長變量選擇,從236個波長點中篩選出20個關(guān)鍵光譜變量,進(jìn)而采用不同的建模方法構(gòu)建預(yù)測模型。
研究結(jié)果
連續(xù)投影算法SPA的應(yīng)用
SPA算法有效地從大量光譜數(shù)據(jù)中篩選出特征變量,簡化了模型結(jié)構(gòu),縮短了校正時間,并顯著提高了模型的預(yù)測精度。
預(yù)測模型的比較
對比了PLS、SPA-MLR、SPA-BPNN和SPA-PLS四種建模方法,結(jié)果顯示SPA-PLS模型具有最佳的預(yù)測效果。其預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R)達(dá)到0.9000,預(yù)測均方根誤差(RMSEP)為0.5506,顯示出良好的預(yù)測性能。
高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢
與傳統(tǒng)近紅外光譜技術(shù)相比,高光譜成像技術(shù)能夠提供更豐富的圖像信息,為光譜數(shù)據(jù)處理提供了更合理和有效的分析方法。
結(jié)論
本研究表明,利用近紅外高光譜成像技術(shù)結(jié)合SPA算法和PLS建模方法,能夠有效地檢測釀酒葡萄果皮中的花色苷含量。該技術(shù)為葡萄及葡萄酒行業(yè)的快速無損檢測提供了一種新的工具,具有重要的應(yīng)用價值和廣闊的市場前景。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入,高光譜成像技術(shù)將在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測、屏幕檢測等多個領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
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