[发明专利]水果在线检测装置及在线检测模型的维护方法

权利要求书

1.一种水果在线检测装置，用于通过可见近红外光谱检测水果的可溶性固形物含量，其特征在于，所述装置包括相对设置的两个链轮，在相对的两个所述链轮的外周设有一传送链，在所述传送链的表面设有多个用于承载待检测水果的果盘，在所述传送链的上方还设有一光照箱，在所述光照箱内设有一照明装置，在所述光照箱的正下方设有一探头，所述探头用于将检测到的可见近红外光谱数据传送至电脑端，所述链轮通过支撑杆与编码盘连接，所述装置还包括一霍尔传感器，所述霍尔传感器设于所述编码盘的下方，所述霍尔传感器与一可编程逻辑控制器电性连接。

2.根据权利要求1所述的水果在线检测装置，其特征在于，所述照明装置包括10个12V、100 W的卤钨灯，进行可见近红外光谱检测时，对应的波长范围为350~1150nm，对应的积分时间为80ms，所述待检测水果的运动速度为5个/s。

3.一种水果在线检测模型的维护方法，其特征在于，应用如上述权利要求1或2所述的水果在线检测装置进行可见近红外光谱采集以得到可见近红外光谱数据，所述方法包括如下步骤：

通过所述水果在线检测装置对所述待检测水果进行光谱采集，以得到可见近红外光谱数据，采用多元散射校正的方法所述可见近红外光谱数据进行预处理；

将经预处理后的所述可见近红外光谱数据，经异常点数据剔除后，建立得到水果样品基础PLS模型；

根据基于数据更新的模型维护方法、基于直接校正的模型维护方法或基于相似波段的模型维护方法中的至少一种对所述水果样品基础PLS模型进行维护。

4.根据权利要求3所述的水果在线检测模型的维护方法，其特征在于，所述基于数据更新的模型维护方法包括如下步骤：

将所述水果样品基础PLS模型中的建模集与最新样品中的建模集进行合并以形成新模型中的建模集；

以所述最新样品中的预测集作为所述新模型中的预测集。

5.根据权利要求3所述的水果在线检测模型的维护方法，其特征在于，所述基于直接校正的模型维护方法的方法包括如下步骤：

利用偏最小二乘法计算得到预测样品的可溶性固形物的预测值，对应的公式为：

将所述预测样品的可溶性固形物的预测值与真实值进行拟合以得出新的水果样品的预测值，对应的公式为：

其中，为利用偏最小二乘法求取得到的预测样品的可溶性固形物的预测值，i表示第i个变量， 表示回归系数值，为第i个变量，n为波长点的个数，b_i为模型的截距，Y表示直接校正后的新的样品的预测值，a_j表示经直接校正后得到的新预测值与原预测值的函数关系的系数，m_j表示直接校正后得到的新预测值与原预测值的函数关系的斜率，j表示年份。

6.根据权利要求5所述的水果在线检测模型的维护方法，其特征在于，所述拟合以得出新的水果样品的预测值还可以表示为：。

7.根据权利要求3所述的水果在线检测模型的维护方法，其特征在于，所述基于相似波段的模型维护方法的方法包括如下步骤：

分别对每组水果样品的可见近红外光谱数据进行求平均值，以得到对应的平均光谱；

根据如下公式对所述平均光谱求算得到变异系数；

CV_X为所述平均光谱的变异系数，n为水果样品的可见近红外光谱对应的波长点数，x_i为水果样品可见近红外光谱中第i个波长点对应的光谱能量值，E_x为水果样品可见近红外光谱的光谱能量值的平均变量。