2024年4月4日发(作者：依兰)
基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统
关键字： 基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统
本文为Word文档，感谢你的关注！
摘 要 利用近红外漫反射定量技术，设计
了苹果糖度无损检测系统，采用最小二乘法建立了近红外光
谱与苹果糖度之间的数学定量模型，对模型进行校验，得到
苹果糖度实际值与预测值的相关性。相关系数为0.7521，
RMSE=1.1818。采用980nm的激光二�O管作为特征光源。光
源经过苹果内部产生漫反射光信号，该信号被光电传感器采
集。用微控制器处理该信号再加上外围电路组成无损检测系
统。
【关键词】苹果 近红外光谱 无损检测
苹果富含矿物质和维生素，是人们最常食用的水果之
一，是低热量食物，易被人体吸收，有“活水”之称，可以
溶解硫元素，使皮肤润滑柔嫩，深受人们喜爱。随着人们生
活水平提高，人们对于苹果的含糖量有了新要求，但传统的
折光仪有损检测时耗时、费力和效率低；无损的检测仪又携
带不便、操作复杂、使用条件苛刻和价格昂贵等缺点不能普
及推广使用。因此在此基础上本文设计了这套无损检测系
统，它具有便携、操作简单和低成本的特点。
国内外在苹果糖度的无损检测方面做过很多的研究，
在国外如LammertynJeroen等人在2000年，在11363-
6060cm-1范围内利用光纤探头对Jonadold苹果糖分含量进行
了近红外光谱反射特性的试验研究，通过偏最小二乘法分析
得出两者的相关系数在0.79-0.91之间；Zou等人在2007年
利用遗传算法、间隔偏最小二乘法（iPLS）进行特征波段的
挑选，提高了苹果糖度模型的预测精度；Liu等人在2007年
分析了不同测量距离对苹果糖度无损检测的影响；在国内，
刘燕德等人在2010年建立了红富士苹果糖度的近红外漫反射
主成分回归PCR多元校正模型，得出相关系数：=0.844，标
准校正误差SEC=0.729；韩东海等人在2014年利用近红外光
谱结合混合线性分析法的一种变形算法HLA/XS建立苹果糖度
校正模型，得出：=0.87611、标准预测误差SEP=0.4848；王
加华等人利用近红外漫反射光谱结合主成分回归PCR和偏最
小二乘法PLS研究了苹果糖度无损检测，通过比较二者的相
关系数、标准校正误差和预测标准误差，得出偏最小二乘法
PLS模型更优。
本文在前人研究的基础上，利用近红外漫反射分析技
术，进行了基于近红外漫反射的苹果糖度无损检测系统的研
究。
1 数学预测模型建立
选择50个红富士苹果样品，利用980nm的激光二极管
作为光源照射苹果样品的表面，用光电探测器接收经过苹果
内部漫反射产生的光信号，再用手持糖度计有损的检测苹果
的实际糖度，最后用最小二乘法建立漫反射信号与苹果糖度
相关的数学预测模型，经过模型的校验得到相关系数
r=0.7521，RMSE=1.1818。
2 系统的检测原理和硬件组成
2.1 检测原理
苹果中的糖分物质含有易吸收近红外光谱的官能团，
不同糖度的苹果由于其吸收官能团的不同，使得在光源照射
苹果表面，在苹果内部发生漫反射时，会使探测器接收到的
漫反射光信号强度不同，通过建立接收端接收到的漫反射光
信号和苹果糖度的数学关系，结合化学计量学的方法可以定
量预测苹果的糖度值。
2.2 硬件电路
如图1是基于近红外光谱的苹果糖度的无损检测系统
的结构框图。光源部分是激光二极管，经激光二极管照射苹
果表面，由光电探测器即光电二极管采集漫反射信号，经由
后续的电路处理送到微控制器。将上述的数学预测模型通过
软件写入微控制器，通过采集得到的漫反射光信号反演得到
苹果的糖度，通过液晶屏显示糖度值。
3 结论
本文应用近红外漫反射技术建立了苹果糖度无损检测
系统，该系统操作简便、便于携带和成本低，为苹果糖度的
无损检测装置的研究和推广做出了贡献，今后可以进一步研
究，提高预测精度，以及推广到其他水果。
参考文献
[1]苹果.中国植物志[J].1974（36）：372.
[2]SaranwongS，SornsrivichaiJ，l
of Near Infrared Spectroscopy[J].2003（11）：175.
[3]LammertynJ，NicolaiB，OomsK，et -
destructive measurement of acidity，solublesolids，
and firmness of Jonagold apples using NIR-
spectroscopy[J].Transactions of the ASAE，1998，41
（04）：1089-1094.
[4]XiaoboZ，JiewenZ，XingyiH， of FT-
NIRspectrometry in non-invasive measurements of
soluble solidcontents（SSC） of 'Fuji'apple based
ondifferent P1.S models[J].Chemometrics arid
Intelligent Laboratory Systems，2007，87（01）：43-51.
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摘 要 利用近红外漫反射定量技术，设计
了苹果糖度无损检测系统，采用最小二乘法建立了近红外光
谱与苹果糖度之间的数学定量模型，对模型进行校验，得到
苹果糖度实际值与预测值的相关性。相关系数为0.7521，
RMSE=1.1818。采用980nm的激光二�O管作为特征光源。光
源经过苹果内部产生漫反射光信号，该信号被光电传感器采
集。用微控制器处理该信号再加上外围电路组成无损检测系
统。
【关键词】苹果 近红外光谱 无损检测
苹果富含矿物质和维生素，是人们最常食用的水果之
一，是低热量食物，易被人体吸收，有“活水”之称，可以
溶解硫元素，使皮肤润滑柔嫩，深受人们喜爱。随着人们生
活水平提高，人们对于苹果的含糖量有了新要求，但传统的
折光仪有损检测时耗时、费力和效率低；无损的检测仪又携
带不便、操作复杂、使用条件苛刻和价格昂贵等缺点不能普
及推广使用。因此在此基础上本文设计了这套无损检测系
统，它具有便携、操作简单和低成本的特点。
国内外在苹果糖度的无损检测方面做过很多的研究，
在国外如LammertynJeroen等人在2000年，在11363-
6060cm-1范围内利用光纤探头对Jonadold苹果糖分含量进行
了近红外光谱反射特性的试验研究，通过偏最小二乘法分析
得出两者的相关系数在0.79-0.91之间；Zou等人在2007年
利用遗传算法、间隔偏最小二乘法（iPLS）进行特征波段的
挑选，提高了苹果糖度模型的预测精度；Liu等人在2007年
分析了不同测量距离对苹果糖度无损检测的影响；在国内，
刘燕德等人在2010年建立了红富士苹果糖度的近红外漫反射
主成分回归PCR多元校正模型，得出相关系数：=0.844，标
准校正误差SEC=0.729；韩东海等人在2014年利用近红外光
谱结合混合线性分析法的一种变形算法HLA/XS建立苹果糖度
校正模型，得出：=0.87611、标准预测误差SEP=0.4848；王
加华等人利用近红外漫反射光谱结合主成分回归PCR和偏最
小二乘法PLS研究了苹果糖度无损检测，通过比较二者的相
关系数、标准校正误差和预测标准误差，得出偏最小二乘法
PLS模型更优。
本文在前人研究的基础上，利用近红外漫反射分析技
术，进行了基于近红外漫反射的苹果糖度无损检测系统的研
究。
1 数学预测模型建立
选择50个红富士苹果样品，利用980nm的激光二极管
作为光源照射苹果样品的表面，用光电探测器接收经过苹果
内部漫反射产生的光信号，再用手持糖度计有损的检测苹果
的实际糖度，最后用最小二乘法建立漫反射信号与苹果糖度
相关的数学预测模型，经过模型的校验得到相关系数
r=0.7521，RMSE=1.1818。
2 系统的检测原理和硬件组成
2.1 检测原理
苹果中的糖分物质含有易吸收近红外光谱的官能团，
不同糖度的苹果由于其吸收官能团的不同，使得在光源照射
苹果表面，在苹果内部发生漫反射时，会使探测器接收到的
漫反射光信号强度不同，通过建立接收端接收到的漫反射光
信号和苹果糖度的数学关系，结合化学计量学的方法可以定
量预测苹果的糖度值。
2.2 硬件电路
如图1是基于近红外光谱的苹果糖度的无损检测系统
的结构框图。光源部分是激光二极管，经激光二极管照射苹
果表面，由光电探测器即光电二极管采集漫反射信号，经由
后续的电路处理送到微控制器。将上述的数学预测模型通过
软件写入微控制器，通过采集得到的漫反射光信号反演得到
苹果的糖度，通过液晶屏显示糖度值。
3 结论
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系统，该系统操作简便、便于携带和成本低，为苹果糖度的
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究，提高预测精度，以及推广到其他水果。
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[2]SaranwongS，SornsrivichaiJ，l
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destructive measurement of acidity，solublesolids，
and firmness of Jonagold apples using NIR-
spectroscopy[J].Transactions of the ASAE，1998，41
（04）：1089-1094.
[4]XiaoboZ，JiewenZ，XingyiH， of FT-
NIRspectrometry in non-invasive measurements of
soluble solidcontents（SSC） of 'Fuji'apple based
ondifferent P1.S models[J].Chemometrics arid
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