高光譜成像結合模式識別無損檢測獼猴桃成熟度*

尚靜，黃人帥，張艷，張書琴，孟慶龍

(1. 貴陽學院食品與制藥工程學院，貴陽市，550005； 2. 貴陽學院農產品無損檢測工程研究中心，貴陽市，550005)

0 引言

“貴長”獼猴桃產自貴州省修文縣，其果肉細嫩且多漿、果汁酸甜爽口，深受廣大消費者的青睞[1]。獼猴桃屬于后熟水果，為了延長果子貯藏時間，果農經常采摘還沒有完全成熟的果子，但是如果采摘太早，果子過于生硬不僅會影響口感而且果子容易受冷害[2]。

通常水果成熟度的傳統判別方法有：專業人員憑借經驗判別，或者通過測量水果的可溶性固形物含量(soluble solids content，SSC)來判別。然而這些方法的缺陷包括人工判別誤差較大，利用折射儀測量SSC不僅破壞樣本而且很難實現批量檢測。因此，開展水果成熟度的無損檢測對于指導確定采收時期以及采后貯藏具有非常重要的意義。近幾年，基于高光譜成像的快速無損檢測方法具有不破壞檢測對象、檢測速度快、無污染等諸多優勢，受到國內外廣大科研學者的關注，已被廣泛地應用于水果品質的無損檢測領域[3-8]。目前，世界各地研究人員已開展了關于蘋果[9-10]、香蕉[11]、獼猴桃[5, 12-13]、桃子[14]、李子[15]、梨[16-17]以及草莓[18]等水果品質的無損檢測，并取得了一定的成果。Li等[7]利用高光譜成像技術結合線性判別分析(Linear discriminant analysis，LDA)構建了櫻桃成熟度識別模型，其正確識別率達到了96.4%。邵園園等[19]采用高光譜成像技術結合人工神經網絡實現了對肥城桃成熟度的預測，結果表明：基于前向選擇算法優選的特征波長構建的識別模型對肥城桃成熟度的識別正確率為98.3%。……