食品工业科技

作者：高升, 王伟, 解万翠

关键词：红提,pH,硬度,可见/近红外透射技术,无损检测,

红提pH和硬度决定着果实的口感和收获后的品质。本文提出了一种基于透射光谱的红提pH和硬度（Firmness，FI）的检测方法。首先采集360个全生长周期红提样本光谱数据并通过不同光谱预处理建模，以此确定最好的光谱预处理方法。然后分别采用竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）、连续投影算法（Successive Projection Algorithm，SPA）、无信息变量消除算法（Uniformative Variable Elimination，UVE）、CARS-SPA、UVE-SPA数据降维方法对光谱进行特征变量提取，分别建立红提pH和硬度的偏最小二乘回归算法（Partial Least Squares Regression，PLSR）检测模型。红提果粒的pH和硬度的最优预测模型分别为移动平均法（Moving-Average Method，MA）-CARS-SPA-PLSR和MA-UVE-SPA-PLSR，两个模型预测集相关系数（Correlation Coefficient of Prediction，RP）分别为0.9882、0.9588，残差预测偏差（Residual Predictive Deviation，RPD）分别为6.5857、3.5167。结果表明，透射光谱技术可应用于红提果粒pH和硬度的检测，为全生长周期红提果粒pH和硬度的检测提供了一种新思路和新方法。

来源：2024年第11期

《食品工业科技》期刊编辑部

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