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《西北农林科技大学》 2018年
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苹果成熟度与品质关联因子无损检测方法研究

李磊  
【摘要】:我国是苹果生产大国,2015年,中国苹果栽培面积和产量均居世界第一,但新鲜苹果出口量为83.3万吨,仅占我国苹果总产量的1.9%,在国际上的市场占有率与我国苹果生产大国的地位极不相符。作为我国苹果产业链上的关键环节,采收成熟度直接影响着苹果质量等级、商品价值和经济效益。针对产业成熟度无损检测需求,本文基于苹果成熟过程机理分析,提出融合成熟度关联品质因子的无损检测方法,采用不同算法构建了成熟度综合指标(IQI)预测模型,在此基础上利用因子分析提取了基于苹果内部综合品质的成熟度评价指标(I),并对二者的预测性能进行了验证。结果表明成熟度综合评价指标的建立,不仅阐述了各品质参数间的相互联系,全面地揭示了苹果成熟期间内部综合品质信息的渐变过程,而且对苹果成熟度定量判别具有借鉴意义,并为苹果成熟度评价标准体系的构建和果品规范化采收提供了理论依据。本研究主要内容及结论如下:(1)苹果内部品质检测方法研究与可见/近红外光谱测试平台构建。基于苹果成熟度机理分析,提取了成熟度无损检测主要关联因子,论证了基于近红外漫反射光谱及苹果成熟度关联指标综合预测成熟度的可行性,最终提出了采用苹果可溶性固形物含量、果肉硬度和苹果色泽参数作为成熟度的主要预测因子。针对苹果漫反射特征波段选取需求,本文构建了苹果成熟度近红外光谱采集平台,以获取样品全光谱数据,为后续特征波段筛选和模型建立提供基础。(2)成熟度关联指标预测模型研究。本文基于苹果无损检测试验平台,获取了甘肃静宁富士苹果的漫反射光谱信息,并通过理化方式获得苹果的可溶性固形物、果肉硬度和色泽参数数据。对于不同品质指标进行特征波长提取,针对CARS和RF算法,可溶性固形物模型特征波长数分别为81和55;果肉硬度模型特征波长数分别为49和64;色泽参数L、C、h模型特征波长数分别为22和64,11和57,11和42。苹果最佳可溶性固形物预测模型为RF-PLSR,其中_PR=0.906,RMSEP=0.744;苹果最佳果肉硬度预测模型为RF-SVR,其中_PR=0.825,RMSEP=0.99;参数L最佳果肉硬度预测模型为RF-SVR,其中_PR=0.954,RMSEP=1.06;参数C最佳果肉硬度预测模型为CARS-SVR,其中_PR=0.942,RMSEP=0.87;参数h最佳果肉硬度预测模型为RF-SVR,其中_PR=0.956,RMSEP=2.455;(3)苹果成熟度综合评价指标预测模型建立与验证。结合已有研究,将以上苹果成熟度关联指标进行线性组合,得到苹果成熟度综合评价指标IQI,利用RF对IQI提取的特征波长个数为76,苹果IQI最佳预测模型为RF-PLSR,其中_PR=0.938,RMSEP=0.216;利用因子分析获得苹果内部综合品质指标I,利用CARS对I提取的特征波长个数为13,苹果I参数最佳预测模型为CARS-SVR,其中_PR=0.909,RMSEP=0.259。苹果成熟过程是多种因子耦合结果,单一成熟指标的检测并不具有代表性,容易给成熟期的判别造成误差。成熟度检测模型的建立,实现了多项品质的同步综合检测,并且简化了检测模型,提高了预测能力和运算速度。
【学位授予单位】:西北农林科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:O433.4;S661.1

【参考文献】
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【二级参考文献】
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