[发明专利]快速无损检测李子可溶性固形物含量的方法

说明书

本发明涉及机器视觉领域，具体是一种快速无损检测李子可溶性固形物含量的方法。该方法包括以下步骤：收集不同品种的新鲜李子样本，采用光谱采集系统获取所有样本的平均反射光谱，并采用标准正态变换对原始光谱数据进行预处理；利用ATAGO PAL‑α数字手持袖珍折射仪测量所有李子样本的可溶性固形物含量值；利用SPXY算法将所有样本按照校正集和预测集样本数3:1的比例划分，并应用连续投影算法选取特征波长；采用误差反向传播网络模型建立李子可溶性固形物含量的预测模型；本发明通过光谱技术结合BP网络，可实现李子可溶性固形物含量的无损、快速检测。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，具体是一种快速无损检测李子可溶性固形物含量的方法。

背景技术

李子中含有多种营养成分，有养颜美容、润滑肌肤的作用；李子中抗氧化剂含量高的惊人，堪称抗衰老、防疾病的“超级水果”，深受广大消费者的青睐。可溶性固形物含量是评价果实成熟度的重要指标之一，由于李子属于典型的呼吸跃变型水果，采后果肉极易后熟软化，难以贮藏。通常采摘还未成熟的李子，以延长其贮藏期；但若采摘过早，李子过于生硬影响口感，若采摘过晚，李子过于柔软，容易腐烂难以贮藏。因此，确定合适的采摘成熟度是延长贮藏期并保证其品质的关键因素。目前对李子可溶性固形物含量的测定需要对样品进行处理，不仅会破坏检测样品，而且难以实现快速、大样本量的无损检测。

近年来，基于光谱技术的无损检测以其无损、快速、高效等诸多优点深受广大科研工作者的青睐，被广泛应用于食品行业、医药行业以及化工行业等各个领域。然而，基于光谱技术获取的数据量非常大，难以实现工业化检测。因此，在实现对李子可溶性固形物含量无损检测的同时，需要采用特征变量提取方法对光谱数据进行降维，进而实现李子可溶性固形物含量的快速、无损检测。

发明内容

针对上述现有技术中的不足之处，本发明旨在提供一种快速无损检测李子可溶性固形物含量的方法，以解决上述背景技术中存在的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种快速无损检测李子可溶性固形物含量的方法，该方法包括以下步骤：选取不同品种的新鲜李子样本，采用光谱采集系统获取所有样本的平均反射光谱，并采用标准正态变换对原始光谱数据进行预处理；利用ATAGOPAL-α数字手持袖珍折射仪测量所有李子样本的可溶性固形物含量含量值；利用SPXY算法将所有样本按照校正集和预测集样本数3:1的比例划分，并应用连续投影算法选取特征波长；采用误差反向传播网络模型建立李子可溶性固形物含量的预测模型，计算得到待检李子样本的可溶性固形物含量。

具体步骤为：

（1）选取大小均匀无任何损伤的“红”李子、“青”李子样本；将所有样本依次编号后放在室温（22±2）℃下储藏，每隔1天取样一次，利用光谱采集系统获取李子样本的平均光谱反射率，其中光谱采集系统的积分时间是110 ms，扫描次数平均为8，滑动平均宽度为1；

光谱采集过程由OceanView软件控制，光谱范围为集202.25~995.38nm，在此范围内共1024个波段；在MATLAB R2016b软件中采用标准正态变换对原始光谱数据进行预处理，以消除表面散射以及光程变化对光谱的影响，经标准正态变换处理后得光谱曲线；

（2）将李子样本去皮后，利用ATAGO PAL-α数字手持袖珍折射仪测量所有李子样本的可溶性固形物含量，每个样本分别测量3次求平均值，建立李子可溶性固形物含量数据库；结合（1）所得预处理后的光谱数据和实际测得的可溶性固形物含量，进一步利用SPXY算法将李子样本按照3:1的比例划分为校正集和预测集；