可移动式苹果内部品质果园产地分级系统

分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》

李阳 彭彦昆 吕德才 李永玉 刘乐 朱宇杰

摘要： 为满足苹果内部品质产地检测分级需求，本研究研发出检测模块和分级模块，构成可移动式苹果 内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上，以苹果糖度和霉心病为代表品质指标，提出一种基于乘 法效应消除（Multiplicative Effect Elimination，MEE） 的光谱校正方法，用于消除苹果物理属性差异导致的有 效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600~900 nm 漫透射光谱数据，分别采用多元散射校正 （Multiple Scattering Correction，MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform，SNV） 和MEE 算法对苹果光谱预处理后，建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression， PLSR） 预测模型和 霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares - Discriminant Analysis，PLS-DA） 模型。结果表明，MEE算法 相比于MSC和SNV算法建模结果更好，糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration，RMSEC）、预测集相关系数（Rp） 和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction，RMSEP） 分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%; 霉心病判别模型的校正集敏感性、校 正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、 97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验，结果表明该系统的 分级准确率为90.00%，分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点，可以满足苹果 内部品质果园产地检测分级需求。

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