[發明專利]便攜式獼猴桃糖度無損檢測裝置

有效

• 申請號: 201710026838.1
• 申請日: 2017-01-14
• 公開（公告）號: CN106770067B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 郭文川;李偉強;楊彪;李倩倩;劉大洋
• 申請（專利權）人: 西北農林科技大學
• 主分類號: G01N21/59
• 分類號: G01N21/59
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種便攜式獼猴桃糖度無損檢測裝置，屬于農產品光譜無損檢測領域。解決的技術問題是提供一種適用于獼猴桃且檢測結果穩定的糖度無損檢測裝置。本發明包括外殼、主控模塊、風扇、光源模塊、隔熱擋板、光譜檢測模塊、探頭模塊、測量按鍵、顯示屏、電源開關、充電電池、充電接口。光源模塊發出的光通過探頭模塊射入獼猴桃內部，發生漫透射；漫透射光由探頭模塊傳導至光譜檢測模塊，主控模塊控制光譜檢測模塊獲得可見/近紅外光譜數據；主控模塊將數據處理后得到該獼猴桃糖度值并顯示在顯示屏上。本發明可用于獼猴桃產后分級，也可用于獼猴桃果實生長監測，有助于提高獼猴桃糖度檢測效率，增加經濟效益。

技術領域

本發明涉及農產品光譜無損檢測領域，尤其涉及一種獼猴桃糖度無損檢測裝置。

背景技術

獼猴桃果實細膩多汁，營養豐富，深受人們喜愛。我國獼猴桃種植面積世界第一。糖度是獼猴桃重要的內部品質指標，不僅是消費者挑選獼猴桃的重要依據，還是果實生長監測及產后分級的主要依據。傳統的獼猴桃糖度測量使用糖度計測量，測量時先將獼猴桃樣品榨汁，然后將其滴入糖度計中檢測，檢測會損傷獼猴桃，因此能夠無損檢測獼猴桃糖度的裝置成為迫切需要。

利用可見/近紅外光譜預測獼猴桃糖度的方法具有方便、快速、無損、成本低廉、環境友好的特點。獼猴桃在成熟過程中，有機分子含量會隨著成熟度變化而變化，果肉及果皮顏色也會隨著成熟度而發生變化，通過掃描其可見光譜，可以得到包含獼猴桃果肉及果皮顏色特征信息的光譜數據。近紅外光譜區與有機分子中含氫基團振動的合頻和各級倍頻的吸收區一致，這些含氫基團吸收頻率特征性強，受分子內外環境的影響小，在近紅外譜區比中紅外譜區的樣品光譜特性更穩定。通過掃描近紅外光譜，可以得到包含獼猴桃糖度特征信息的光譜數據。利用獼猴桃樣品的可見/近紅外光譜數據和糖度數據，通過數學建模算法，建立數學模型，即可實現獼猴桃糖度的預測。

“獼猴桃近紅外光譜無損檢測技術研究”（陳香維；西北農林科技大學博士研究生論文）一文中指出：“采用12000～4000cm^-1的近紅外光譜對不同產地、不同果園、不同儲藏期、不同成熟度獼猴桃的可溶性固形物含量的檢測是可行的?！碧嵌戎?5%左右的成分是可溶性固形物，因此常以可溶性固形物含量反映糖度。該文章還指出：“在11991.6～5446.2cm^-1光譜范圍內，近紅外漫反射光譜與獼猴桃糖度含量之間呈顯著的線性相關”。該文章也詳細地說明了利用獼猴桃近紅外光譜數據及糖度數據，建立獼猴桃糖度預測模型的詳細過程。文中基于偏最小二乘法（PLS）建立的獼猴桃糖度預測模型，決定系數R²為93.65，預測集均方根誤差RMSEP為0.656；文中基于誤差反向傳播學習算法（BP）建立的人工神經網絡模型，決定系數R²為89.8273，預測集均方根誤差RMSEP為0.3256。

“基于近紅外光譜的獼猴桃糖度無損檢測方法的研究”（宋思哲；西北農林科技大學碩士研究生論文）一文中指出：“赤道糖度與獼猴桃總糖度的相關性R2為0.972，果柄糖度與獼猴桃總糖度相關性R2為0.945，果萼糖度與獼猴桃總體糖度的相關性R2為0.958，最終選取赤道為進行近紅外無損檢測獼猴桃糖度的測試部位。”文中詳細說明了利用偏最小二乘法（PLS）、支持向量機（SVM）和最小二乘支持向量機（LSSVM）三種數學建模方法，配合Savitzky-Golay平滑方法（SG）和標準正態量變換（SNV）兩種預處理方法以及無信息變量消除法（UVE）和連續投影算法（SPA）兩種特征波長提取算法建立獼猴桃糖度預測模型的詳細過程。