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《深圳大学》 2016年
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一种便携式苹果糖度无损检测仪的设计

郭亚  
【摘要】:随着国民经济的不断发展和生活水平不断提高,人们对于水果品质提出了更高的要求。开发便携式苹果糖度无损检测仪是为了快速准确的得到苹果的糖度含量信息,提高苹果的商品化处理水平。同时,其小巧便携的设计使得进行现场检测成为现实,从而给果园工作人员提供科学的管理依据,以及果商在储存和销售期进行质量分级等方面都有广阔的应用前景和市场。本文主要以烟台红富士苹果为研究对象,以苹果糖度含量为检测指标,设计并开发了无损苹果糖度检测仪。本设计创新的将光谱仪和收发光小件集成一体,减小产品体积和重量的同时,降低了设备成本。相比于国外同类产品高昂的价格、不完善的售后服务,弥补了国内空缺的局面,给果农和果商朋友带来较高性价比的实用产品。采用嵌入式的操作系统,使用户的使用更加简单、方便、高效。以该硬件平台为基础采用可见/近红外光谱分析技术,结合化学计量学分析方法开展了后续的研究,并取得了实质性的应用成果。本论文的主要研究工作和结论归纳如下:(1)查阅文献资料,对近红外光谱检测技术有了一定了解和掌握,同时比较了几种常见的光谱检测方法,根据它们各自的优缺点确定了本设计中所使用的漫透射光谱采集方式。(2)根据近红外光谱检测技术的理论和整体设计方案搭建了苹果糖度无损检测仪。该仪器总共分为三个功能模块:光路模块、数据处理模块和附件模块。在光路模块的设计中,主要完成了光源选型和光路布置两项工作。光源选用光谱范围能够覆盖近红外光谱区域,且在水果特征光谱区域有较高发光强度和稳定性的卤素灯;光路布置方面,基于漫透射检测方式设计了收发光小件和光纤导光的光路传导模式。数据处理模块采用了一块以Cortex-A9为内核的开发板。(3)为减小检测仪检测精度受果皮的影响,分别采集了完整苹果和削皮苹果不同部位的漫透射光谱曲线,得出了果皮不会改变苹果的漫透射光谱曲线的走势,但对其透过率曲线的幅值有一定影响的结论。(4)采用自开发的光谱仪(分析波长400—1000nm),采集了漫透射检测方式下基于自开发收发光机构的苹果漫透射光谱曲线,并对样本的全光谱进行了平均和平滑两种预处理方式的探讨和研究,将全光谱进行了按波峰位置进行波长分区间,并分别建立PLS模型来预测苹果的糖度含量。经比较,在采用平均和平滑处理后采用全光谱所建立的PLS模型,均优于采用各波长区间所建立的PLS模型。其模型的校正相关系数Rc=0.96、校正均方根误差RMSEC=0.31、预测相关系数Rp=0.93、预测均方根误差RMSEP=0.34。
【关键词】:近红外 光谱 苹果糖度 无损检测
【学位授予单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S661.1;O433.4
【目录】:
  • 摘要2-4
  • Abstract4-9
  • 第1章 绪论9-19
  • 1.1 研究的目的与意义9-10
  • 1.1.1 我国水果产业发展现状9-10
  • 1.1.2 本课题研究的意义10
  • 1.1.3 课题来源10
  • 1.2 国内外研究综述10-13
  • 1.2.1 国内研究综述10-12
  • 1.2.2 国外研究综述12-13
  • 1.3 商业化水果品质检测装置13-16
  • 1.4 用途介绍16
  • 1.5 近红外光谱水果糖度检测的技术难题16-17
  • 1.6 本文的主要研究内容及技术路线17-18
  • 1.6.1 主要研究内容17-18
  • 1.6.2 技术路线18
  • 1.7 本章小结18-19
  • 第2章 可见/近红外光谱检测技术及方法19-29
  • 2.1 可见/近红外光谱分析技术概述19-20
  • 2.1.1 技术简介19
  • 2.1.2 基本原理19-20
  • 2.2 近红外光谱技术常规检测方式20-21
  • 2.3 可见/近红外光谱分析中的化学计量学方法21-23
  • 2.3.1 校正模型建立方法21-23
  • 2.4 可见/近红外光谱预处理方法23-26
  • 2.5 数学模型的评价指标26-27
  • 2.6 光谱采集和建模软件介绍27-28
  • 2.7 本章小结28-29
  • 第3章 检测仪的硬件设计与实验方法29-37
  • 3.1 整体设计思想29
  • 3.2 苹果糖度无损检测仪的硬件设计29
  • 3.3 光路模块29-34
  • 3.3.1 光源的选择30-31
  • 3.3.2 光路的布置31-32
  • 3.3.3 光谱仪32-34
  • 3.4 数据处理模块34
  • 3.5 附件模块34-36
  • 3.6 本章小结36-37
  • 第4章 试验材料与方法37-42
  • 4.1 试验样本的准备37
  • 4.2 样本的预处理37-38
  • 4.3 样本光谱的采集38-39
  • 4.4 水果糖度的理化分析39-41
  • 4.4.1 分析原理39
  • 4.4.2 试验分析仪器39-40
  • 4.4.3 水果榨汁制样40-41
  • 4.5 本章小结41-42
  • 第5章 糖度预测模型的建立及检测42-49
  • 5.1 果皮对检测的影响42-43
  • 5.2 糖度预测模型的建立43-46
  • 5.2.1 光谱数据预处理43-44
  • 5.2.2 数学模型的建立44-46
  • 5.3 稳定性测试46-47
  • 5.4 软件界面47-48
  • 5.5 本章小结48-49
  • 第6章 总结与展望49-51
  • 6.1 主要工作内容49
  • 6.2 创新点49-50
  • 6.3 存在的问题与不足50
  • 6.4 工作展望50-51
  • 参考文献51-55
  • 致谢55

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