水果糖度近红外光谱在线检测装置
近红外光谱在水果甜度检测之应用
近紅外光譜在水果甜度檢測之應用近紅外光譜範圍一般是指電磁波波長介於 700 nm－2500 nm，為肉眼不可見光。
由於化學分子在近紅外光譜區域的吸收峰帶相互重疊，所以較難與紅外光譜一樣可以解析特定波長與化學分子結構的關係。
當樣品的組成成分很複雜時，使用傳統單一波長的分析方法難已奏效，此時化學計量學中多變量分析方法可用來描述化學性質及濃度與部分光譜或全光譜的相互關係。
在進行數據分析之前，首先需將原始量測數據進行前處理以降低基線偏移的影響，常用的前處理技術包括中心平均化、微分、正常化、傅立葉轉換等。
接著進行定性分析或定量分析。
在定性分析上，主要是預測眾多樣品所屬之族群，如穀類產地與產季之鑑別、葡萄酒之產地鑑定及塑膠分類等，其方法首先是進行主成分分析 (principal component analysis, PCA)，了解各樣品之光譜族群分布，再以距離量測方法如馬氏距離 (Mahalanobis distance) 進行鑑別分析。
在定量分析上，較常見的多變量分析方法包括多元線性回歸 (multiple linear regression, MLR)、主成分回歸 (principal component regression)、部分最小平方回歸 (partial least squares regression, PLSR) 與類神經網路 (artificial neural networks) 等。
圖一、Beer's law 示意圖。
一般而言，MLR 與 PLSR 最常被使用，MLR 模式是使用一個至數個波長的光譜吸收值，以多元線性回歸的方式來預測待測成分之濃度，而 PLSR 是將整個光譜波段內的每一個波長均列入計算。
若和其他分析化學的方法作比較，近紅外光譜分析具有以下多種特性：1.分析樣品的時間很短，約在數毫秒 (ms) 至數秒間。
2.波長範圍內一次全光譜掃描，即可同時分析多種化學成分。
基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统[Word文档]
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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。
水果内部品质近红外动态在线检测研究进展
水果内部品质近红外动态在线检测研究进展摘要：近红外光谱分析技术具有无前处理、无污染、方便快捷、无破坏性、在线检测、多组分同时检测，适于现场检测和在线分析等特点，已经广泛应用于果蔬内部品质的无损检测中。
主要介绍了水果近红外光谱在线检测原理及组成，最近几年近红外在线检测技术在水果品质检测方面的国内外研究进展，指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题，并对今后的近红外光谱分析技术进行了展望。
关键词：近红外光谱；在线检测；水果；内部品质随着人们生活水平的不断提高，人们对水果品质的要求越来越高。
不仅注重外部品质（大小、色泽等），同时也越来越关注其内部品质（口感、甜度等）。
这就使得在线检测分级尤为重要，近几年广阔的市场需求极大地促进了水果内部品质检测的发展。
传统破损式化学检测方法制样繁琐、检测时间长、需要专业人员操作，难以满足大批量水果的在线检测与分级需求。
而近红外光谱技术具有无损、效率高、快速、重现性好，适于现场检测和在线分析等特点，已在提高水果生产技术自动化水平和水果质量方面发挥了重要作用[1-7]。
近几年，随着近红外光谱分析技术和化学计量学的不断发展及研究，近红外光谱分析技术在水果品质检测的应用日渐成熟，已经逐渐从实验阶段走向应用阶段，从静态研究向动态在线检测发展；并且在动态在线检测方面取得了实质性的进展[8-11]。
本文主要介绍了水果近红外光谱在线检测原理及组成，并简述了最近几年近红外检测技术在水果品质检测方面的国内外发展现状，指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题，并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。
为近红外光谱在线检测技术的推广应用提供参考。
1 近红外在线检测原理及组成1.1 动态在线近红外检测原理及方式在进行水果动态在线检测时，光谱通过漫反射或透射或漫透射方式进行采集，如图1所示，透射和漫透射的优缺点是：①可以测量果实整体；②可以测量厚皮果品；③可以检测果实内部特征；④只限于易透光物料；⑤需要配置高灵敏度、高动态范围检测器。
水果内部品质近红外动态在线检测研究进展
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近红外光谱技术无损检测苹果中糖度含量(近红外光谱法)
近红外光谱技术无损检测苹果中糖度含量（近红外光谱法）实验报告实验时间：2014年12月12日---2014年12月15日实验地点：济南海能仪器实验室实验仪器：海能Unity近红外光谱仪SpectraStar2500XL实验样品：不同品种的苹果检测指标：糖度检测方法：样品来自于超市和街边采购的不同品种的苹果。
苹果样品共15个，命名编号为pd01-pd15。
采用顶窗旋转杯漫反射检测，每个样品扫描3张光谱。
定标模型方法：光谱进行一阶微分平滑等数学预处理，将光谱与实验数据一一对应，使用PLS算法建立定量模型。
分析结果：将近红外的检测结果与实验室数据进行比对，以验证仪器的准确性。
实验过程：1、苹果无损扫描近红外光谱。
近红外光谱技术对苹果糖含量的无损检测，将苹果放置于近红外光谱仪的顶窗旋转适配环上出光孔位置，分别对每个样品的3个不同位置进行扫描。
15个样品共得到45个近红外吸收光谱，如图1.图1.苹果的近红外吸收光谱图2、湿化学方法对苹果中糖度的检测。
采用国标方法对每个苹果的糖含量检测。
根据《GB12295-1990水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定--折射仪法》，检测出每个苹果中糖度含量，如表1.表1.国标方法检测出的苹果中糖度含量编号糖度pd0111pd0214.6pd0311.7pd0413.3pd0511.8pd0612.6pd0713pd0812.7pd0910pd1013.3pd1113.2pd1213.2pd1311.6pd1413.7pd1512.83、建立苹果糖度的近红外定标模型。
将每个苹果近红外吸收光谱与实验数据一一对应，进行一阶微分平滑等数学预处理，使用PLS算法建立定量模型。
如图2.图2.苹果中糖度的PLS定标模型曲线通过上图可以看出，苹果的糖度与近红外吸收有很好的相关性，其达到0.953。
4、近红外无损检测方法对苹果中糖含量的预测。
采用近红外光谱仪对15个苹果样品再次编号重新扫描，进行预测分析，并于国标方法所得结果对比，计算偏差。
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究近年来，随着人们对食品安全和品质的关注度不断提高，无损检测技术在食品行业中的应用变得越来越重要。
水果作为一种常见的食品，其糖度和酸度是评价其品质和口感的重要因素之一。
本文旨在研究利用近红外光谱技术来无损检测水果糖度和酸度的可行性和有效性。
一、近红外光谱技术的原理和特点近红外光谱技术是一种应用于分析化学和食品科学领域的非破坏性检测方法。
其原理是利用近红外光在样品上的吸收和反射特性，通过采集和分析光谱信息，来推断样品的组成和特征。
相比于传统的化学分析方法，近红外光谱技术具有简单、快速、经济、无污染等优点，因此被广泛应用于食品质量检测领域。
二、水果糖度和酸度的相关性分析糖度是指水果中可溶性糖的含量，主要由葡萄糖、果糖和蔗糖等组成，直接影响水果的甜度和口感。
酸度是指水果中酸性物质所含量的度量，通常以酸度值（以柠檬酸或苹果酸等为基准）来表示，直接影响水果的酸味和口感。
研究表明，糖度和酸度在一定程度上呈负相关关系，即水果的糖度增加，酸度相对减少。
三、构建水果糖度和酸度的近红外光谱模型在实验中，我们选取了常见的水果品种，例如苹果、梨、葡萄等，并结合传统化学分析方法，测定了它们的糖度和酸度。
同时，使用近红外光谱仪器对水果样品进行光谱扫描，获取了相应的近红外光谱数据。
首先，对原始光谱数据进行预处理，包括去除基线漂移、正则化处理、光谱平滑等。
然后，利用光谱数据和对应的糖度和酸度数据建立回归模型。
常用的回归方法包括偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVM-R）等。
通过交叉验证和模型评价指标，筛选出最优的模型。
四、模型验证和应用为了验证模型的准确性和鲁棒性，我们采用了不同批次、不同品种和不同处理条件下的水果样品进行实验。
实验结果表明，基于近红外光谱的模型能够准确预测水果的糖度和酸度，与传统化学分析方法的结果一致。
同时，模型对于各个水果品种和处理条件具有较好的适应性和稳定性。
水果无损测糖仪介绍
水果含有人类生存所必需的碳水化合物、维生素及无机盐等营养物质，是人们日常生活中营养来源的有益补充。
而水果的新鲜度、成熟度和病虫害侵染程度等关乎着消费者们的食用安全及水果的商品价值。
利用托普云农水果无损测糖仪则可以对果品的糖度、酸度等进行无损测试。
其中TPF-600型水果无损测糖仪小巧便携，它利用近红外光谱技术快速实现特定成分的定性或定量分析，可测量指标包括糖分、水分、脂肪、蛋白质、新鲜度、农残来源等。
这种水果无损检测技术具有无需样品预处理、分析时间短、非破坏性检测等优点，以下是近红外无损检测仪的详细介绍：一、水果品质无损检测仪TPF-600型标准配置近红外检测器一台，数据读取仪（安卓板手机）一台功能特点1、水果无损测糖仪小巧便携，可集成在手机、冰箱等智能设备。
2、水果无损检测一键识别：利用近红外技术，扫描后即可得到水果的糖分、水分、脂肪、蛋白质、新鲜度、农残来源。
3、仪器内置8级新鲜度测量算法；2S内即可出结果。
4、实现了单种、多种农药混合残存的测量，误差率小于5%。
5、数据库覆盖10类，500种标本。
6、蓝牙连接，云端数据库加密，数据更安全，设备运行效率更高。
技术参数光谱分辨率：5nm，响应速度：<2s糖分测量范围：0-80%水分测量范围：0-100%脂肪测量范围：0-30%水果新鲜度：50-100%二、水果无损测糖仪TPF-750型功能特点1、应用范围广：即可通过评估水果成熟度确定最佳收获时机，也可以用于对包装厂和进口水果的产品质量进行客观分析；2、手持式水果无损测糖仪，用户界面直观，操作简单，可便携。
内置模型构建软件可以创建无限可定制的模型来对特定的品种或地点进行分析；3、可评估但不限于以下质量指标：干物质，总可溶性固体（TSS或糖度），酸度；4、快速测量：4-6秒出结果；5、无损测量；6、内置48通道的GPS功能，可在整个季节内对果实参数进行果园全景绘图；7、计算机接口：USB和SD card；技术参数测定对象：葡萄，柑橘，牛油果，猕猴桃，芒果，梨子，柿子，樱桃等多达200种水果（可按需要建模）测定指标：干物质，总可溶性固体（TSS或糖度），酸度检测时间：4-6秒储存方式：SD卡电源：可移动可充电3100毫安小时-锂电池通迅方式：USB、SD卡其他：内置GPS定位系统。
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究一、本文概述随着食品工业的发展和消费者对食品品质要求的提高，水果的品质检测成为了食品安全和质量控制的重要环节。
其中，糖度和酸度作为评价水果品质的重要指标，对于水果的分级、贮藏和加工具有重要意义。
传统的水果糖度和酸度检测方法通常基于化学分析，这些方法虽然准确，但操作繁琐、耗时且对样品具有破坏性。
因此，开发一种快速、无损且准确的水果糖度和酸度检测方法具有重要意义。
近红外光谱技术作为一种无损检测技术，近年来在食品安全和品质控制领域得到了广泛应用。
近红外光谱技术通过分析样品在近红外波段的光谱信息，可以实现对样品内部成分和结构的快速检测。
这种技术具有操作简便、检测速度快、无需化学试剂、对样品无破坏性等优点，因此在水果糖度和酸度的无损检测中展现出巨大的潜力。
本文旨在研究近红外光谱技术在水果糖度和酸度无损检测中的应用。
通过采集不同种类和品质水果的近红外光谱数据，结合化学分析方法和统计分析手段，建立水果糖度和酸度的快速无损检测模型。
对模型的准确性和稳定性进行评估，为近红外光谱技术在水果品质检测中的实际应用提供理论支持和实践指导。
本文的研究不仅有助于推动近红外光谱技术在水果品质检测领域的发展，也为食品安全和质量控制提供了新的技术手段。
二、近红外光谱技术原理近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种无损检测技术，其基本原理在于利用物质对近红外光的吸收、反射或透射特性来获取其内部组成和结构信息。
近红外光是指波长范围在780 nm 至2500 nm之间的电磁辐射，这个波段内的光具有较强的穿透能力，能够深入物质内部并与物质中的分子或原子发生相互作用。
在水果糖度和酸度的检测中，近红外光谱技术主要利用水果内部成分对近红外光的吸收特性。
当近红外光通过水果时，不同波长的光会被不同分子或官能团吸收，形成独特的吸收光谱。
这些光谱信息包含了水果内部的糖度、酸度等化学成分的信息，通过对光谱数据的分析和处理，可以实现对水果糖度和酸度的无损检测。
在线近红外分析仪 SupNIR-4000
file:///D|/bihecpdf/在线近红外分析仪 SupNIR-4000近红外光谱(NIR).htm[2010-1-9 1:47:56]
技术参数： 波长范围 1000~1800nm、1000-2500nm 检测时间 10秒 检测通道数 6通道 电气特性 220V AC，50Hz 尺寸（长×宽×高） 约1200×950×350mm 重量 约50 公斤 防护等级 Expxmbd ⅡC T5，IP65 环境温度 0 ℃～40 ℃ 环境湿度 5％～85％RH 环境压力 86KPa～116KPa 接口 通信接口 1路RS-485、1路ModBuS、1路以太网 模拟量 6路输入，10路输出（选配） 开关量 8路输入，10路输出（选配） 仪表风 正压气源 净化仪表空气或工业氮气 气源压力 ≧0.4 MPa，无尘、无油 气源流量 ≧5 m3/h（在0.4MPa带压下的流量） 露点 ≦-30 ℃
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file:///D|/bihecpdf/在线近红外分析仪 SupNIR-4000近红外光谱(NIR).htm[2010-1-9 1:47:56]
在线近红外分析仪 SupNIR-400Leabharlann 近红外光谱(NIR)仪器描述
利用近红外光线无损检测水果糖度的研究
- 9 -高 新 技 术水果是人们日常生活中重要的食物。
水果质量是人们在消费过程中关注的重点。
对于水果品质的检验分为外在检测和内在检测。
外部检测包括颜色、大小和缺陷，内部检测包括味道、甜度和水分。
外部质量可以通过肉眼观察，而对于内部质量检测来说，通常通过有损检测和无损检测来检测内部质量。
有损检测技术可以准确确认果实的内在品质，但会破坏果实，即经过检测后水果就不能食用了。
不同的无损性技术（例如声学、核磁共振和近红外光谱（NIRS））均为在无损条件下测定水果品质的有效途径。
该文主要探讨近红外光谱（NIRS）的实验表现和实用价值。
1 近红外光检测水果糖度理论基础水果糖分在近红外光谱波段的光下有特殊的吸收光谱[1]，并可以通过仪器接收相应的光电信号。
我国是苹果种植大国[2]，对苹果质量的甄选分级可以提高我国产出果品的国际竞争力。
1.1 近红外光谱近红外光是指波长介于可见光和中红外光之间的电磁波。
美国材料试验协会（ASTM）将近红外光谱区定义为780 nm~2 526 nm，并将近红外波段分为2个部分：近红外短波（780 nm~1 100 nm）和近红外长波（1 100 nm~2 526 nm）[3]。
在近红外区域的吸收带内，测量信息主要是分子内部含氢基团（OH -、NH -以及CH -官能团）的倍频吸收及其伸缩振动、晚期振动合频的吸收信息[4]。
1.2 近红外光谱特征近红外光谱属于红外光谱，该谱区的信息主要由几种基频的倍频以及组合频率共同构成，具有以下特点：1） 近红外光谱是记录分子振动基频的倍频和合频的光谱区，被采集的信息主要为OH -、NH -和CH -官能团的倍频吸收，及其伸缩振动、弯曲振动合频的吸收信息。
现代近红外光谱是把光谱测量技术、化学计量学和计算机技术融为一体的间接分析技术，一般会建立校正模型，以实现定性或定量分析未知样本的目标。
2） 信息量大。
近红外光谱区域除了具有不同程度的倍频吸收外，还包括多种组合频率干扰，因此光谱波段复杂。
基于近红外光谱的梨果糖浓度无损检测系统
基于近红外光谱的梨果糖浓度无损检测系统王伟明;张文涛;董大明;熊显名【摘要】A nondestructive portable detection system for sugar content of pears based on near infrared spectrum is developed, and the relationship between the near-infrared spectrum and sugar contents of pears is established. A nondestructive testing device for sugar content is designed using the laser diode of 850 nm as the background and that of 905 nm as the characteristic source. The model for calibration is set up by the partial least squares （PLS） meth- od. The correlograms between the standard Brix value and predictive value of the calibration set and the prediction set are obtained which give good predictions of the sugar content of pears, with corresponding r values of 0. 991 9 and 0. 826 2, and standard errorsof predictions of 0. 002 and 0. 008. It is proved that the device designed can be used for nondestructive testing of the sugar content of pears of the same variety.%应用近红外光谱漫发射技术设计了梨果的糖浓度无损便携式检测系统，建立了近红外光谱和梨的糖浓度值之间的关系。
在线测量仪器-果蔬果酱等糖度测量
4 优点 可靠、准确的 L-Rix 5100 能够
精确地实时监测 °Brix 浓度 改善最终产品的一致性 优化和控制蒸发过程 避免人为错误和采样错误 大幅节省能源和时间
5 果汁生产中应用的其他安东帕产品
1 浓缩汁生产
浓缩汁由新鲜产品制成，它们使得全年内不论哪个季节 都能获得果蔬，并可降低存储和运输成本。
蒸发器用于降低果汁或果糊的含水量。对于番茄浓缩汁， 糖浓度最高可达 35 °Brix；对于浓缩果汁，糖浓度最高 可达 65 °Brix，具体视产品而异。最常见的成品为泥状、 团状或果肉果汁以及单一浓度的清汁或浓缩汁。 在蒸发过程中，最重要的指标是糊状或浓缩果汁的糖浓 度（以 °Brix 表示）。要优化该过程及成品质量，在线 监测蒸发塔入口产品和出口浓缩汁两者的糖浓度至关重 要。 许多年来，食品行业一直广泛运用折光仪来测量提炼物、 果酱、软饮料和果汁等产品中的糖浓度。由于这些产品 可能是混浊物质和果肉，所以在线折光仪非常适合用来 测量折光率及确定中间产品和成品中的糖含量。
2 浓度监测
安东帕在线折光仪 L-Rix 5100 可安装在蒸发工艺的入 口和/或出口，用来持续测量糖浓度和管道温度。
图 1：带相反防风罩（左）和棱镜清洗系统（右）的 L-Rix 安装 方式
防风罩用于连续性生产当中，可增加流速。通过增加样 品的样品剪切速率可清洁棱镜。清洁喷嘴适用于批量生 产的空管道，通过用热水或冷水冲洗棱镜可去除沉淀物。
3 测量设置
用于控制蒸发过程的安东帕解决方案由直接安装在管道 中的 L-Rix 5100 在线折光仪组成，该仪器可持续测量 折光率和温度。
1
基于红外光谱的苹果糖度无损检测系统
一 ～ 一 一 ～ 一 一 一 ～ 一 ～ 一 一 一
作者单位
１ ５ ０ Ｏ ８ ０
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
影 响；在 国内，刘燕德 等人在 ２ ０ １ ０ 年建 立 了 红 富士 苹果糖 度 的近红 外漫 反射 主成分 回归
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 ． ７ ５ ２ １ ，Ｒ ＭＳ Ｅ ＝Ｉ ． １ ８ １ ８ 。
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。
Ｚ ｏ ｕ等人 在 ２ ０ ０ ７年利 用遗传 算法 、问隔偏 最 小 二乘 法 （ ｉ Ｐ Ｌ Ｓ ） 进 行特 征波 段的挑 选 ，提 高
了苹果糖度模 型的预测精度；Ｌ ｉ ｕ等人在 ２ ０ ０ ７ 射光信号强度不同，通过建立接收端接收到的
年分析 了不 同测量距离对苹果糖度无损检测的
１ ２ ６・电子技术与软件工程
Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ＆Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
法 分 析 得 出 两 者 的 相 关 系数 在 ０ ． ７ ９ — ０ ． ９ １ 之间；
２ ． １检 测 原 理
２系统的检测原理和硬件组成
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
脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究
ＵＳ 、 编 程 控 制器 （ Ｌ （ Ｘ Ｎ ３ ＭＲ， 昌三 夏 自动 化 Ａ） 可 Ｐ Ｃ）Ｆ ２ ２ 南 科技 有 限公 司 ） 电接 近 开 关 （ ３ Ｓ ０ ４ 、光 Ｅ ＦＤ １Ｃ ，洞头 飞 跃 科 技
纷标榜其水果具有最佳糖 度的品质保证 。因此 ， 果 内部 品 水 质在线 检测技术与装备研究是促进我 国水果 ［数量型向质量 ｝ １
型 转变 的必 然 需 求 。
的室温和 ６ ％湿度的实验室环境下放置 ２ ， Ｏ ４ｈ 待样品温度达 到室温后 ， 在线采集 近红外光谱 。光谱 采集 时尽 量避免擦伤 或伤疤 等缺 陷部位 。共 １０个 实验 样 品分为建模 集和 预测 １
范围内 ， 根据建模集样 品在不 同波长处的变异系数，选择基准 波长点 ， 计算样 品的反射 比光谱 。吸光度 和反 射 比光谱 ， 经不同光谱预处理后 ，分别 采用偏最小二乘法（ Ｌ ） Ｐ Ｓ 和最小二乘支持向量回归法 （ Ｓ ＶＲ ，建立 ＬＳ ） 脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模 型。采用 ３ ０个未参与建模 的脐橙样 品评价模型的性能 ，经 比较 ，采用
测 研究 为 主 ，在线 检 测 研 究 报 道 较 少 。随 着 微 机 电 加 工
技术 的发展 ，光 电耦 合二 极 管阵 列等 微 型光 谱仪 ，因其小 巧、低功耗 、成本低廉 、无移 动部件等优 点，为近红 外光谱 在线检测研究提供新的硬件平 台＿ 。 近红外 在线检测过程 ９ 但 ］ 中，外界 条件 （ 如仪器 漂移 、 源稳定性 、样 品状 态等） 光 变化 仍 是 影 响 在 线 检 测精 度 的 主要 因素 ｊ 。，凶此 ， 立 稳 健 的 近 建
水果品质检测仪可测量苹果、甜菜、梨子、哈密瓜等200多种水果
水果品质检测仪可测量苹果、甜菜、梨子、哈密瓜等200多种水果
型号：TPF-750
测定对象：苹果、甜菜、梨子、哈密瓜、西瓜、柑橘、水蜜桃、蕃茄、草莓、芒果、木瓜、龙眼等多达200种水果（可按需要建模）
产品简介:
研究结果表明，水果糖度、酸度与近红外光谱特性之间具有显著的定量关系，根据水果近红外吸收光谱的分布强度，应用先进的数字建模技术，实现水果糖度和酸度的快速无损检测。
应用领域
1、采摘水果之前：测定水果的甜度和酸度有利于栽培指导及成熟度的监控，降低果农的风险，减少损失。
2、品质生产检测，销售定价评定：每个水果均经过甜酸度的测试，依据质量检测，分级、处理及包装作业，而能提升水果卖价。
3、水果科学研究：适用于农科院所研究果树改良及新品种开发。
功能特点：
1、高性价比。
2、利用先进的近红外技术，无需切开水果。
3、探测头接触于待测水果的表面即可无损检测水果品质。
4、2秒钟便可出结果。
5、可同测量水果糖度、总酸度、成熟度、硬度、颜色、含水量等指
标。
水果糖酸度品质实时检测装置的设计
水果糖酸度品质实时检测装置的设计
陆辉山;张林
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2014(42)10
【摘要】采用近红外光谱分析技术对水果糖酸度检测装置进行研究，主要设计了水果传输模块、光照模块、光谱采集模块和数据分析处理模块，再以福建早桔作为试验样本对系统进行验证。
结果表明，采用近红外漫反射光谱分析技术实现对水果糖酸度的实时检测是可行的，且采用多元散色校正( MSC)的光谱预处理方法对水果漫反射光谱进行预处理后建立的模型最优，模型具有良好的预测精度和预测稳定性。
【总页数】3页(P289-291)
【作者】陆辉山;张林
【作者单位】中北大学机械与动力工程学院，山西太原030051;中北大学机械与动力工程学院，山西太原030051; 南洛学院电子信息与电气工程学院，陕西商洛726000
【正文语种】中文
【中图分类】TP274+.5
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态发酵酒醅样品采集及实时检测装置的设计与应用5.近红外水果糖酸度分析用漫反射检测装置
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时不 仅 注重 大小 、颜 色和外 观形 状等 外部 品质 ．而且 更 重视 如 口感 、糖度 等 内部 品质 。传统 破损 式化 学检
测 方法 因制 样繁 琐 、检测 时 间长 、需 要专 业 的操 作人 员 等 问题 ．难 以满足 大批 量水果 在 线检 测与 分级 的需
备 以进 口为 主 ， 目前 国 内 还 没有 自主 知 识 产 权 装 备
（ 华东 交通 大学 机 电工 程学 院 ，南 昌市 ，３ ０ １１ ３０ ３
摘 要 ：采 用 短 波 近 红外 光 谱 仪 ，进 行 机械 传 送 、光 谱 采 集处 理 、 自动 控 制 等 系统 的 设 计 和 集成 ．研 制 水 果糖 度 近 红外 光
谱 在 线 检 测 装 置 。在 ５ ０ ８ ０ ｍ范 围 ，采 用 偏 最 小 二 乘法 ，建 立 了苹 果 糖 度 近 红 外 光 谱 在 线 检 测 数 学模 型 。 经 比 较 ．标 ５ ５ ｎ
投 放市 场 本 文 以 短 波 近 红外 光谱 仪 为 核 心 ．进 行 机 械 输 送 、光谱 采集 处理 、 自动 控制 等 系统 的集 成 开发 ．研 制水 果糖 度近 红外光 谱在 线检 测装 置 ．并 以苹 果 为例
进行 实 验验证
求 。近 红外 光谱 技术具 有无 损 检测 、分 析效 率高 、速
１ 在 线 检 测 装 置设 计
１１ 在 线 检 测 装 置 构 成 ．
因其小 巧 、低 功耗 、成本 低 廉 、无 移 动 部件 等 优 点 。 为 近 红 外 光 谱 在 线 检 测 研 究 提 供 了 新 的硬 件 平 台 ． 国 内外 学 者 也 进 行 了 大量 的研 究 Ｍｉｅ等 采用 近 红 ｌｒ ｌ
关 键 词 ：近 红 外 ；在 线 检 测 ；苹 果 ；糖 度
中 图分 类 号 ：０ ５ ．： １３ ６ ７３ Ｓ ２
文 献 标 识 码 ：Ａ
ｄ ｉ１． ６／ｉ ｎ１０ — ２ ５２ １ ． ． ２ ｏ： ０３ ９ ．ｓ．０ ６ ７ ０ ． ２０ ０ ９ ｊｓ ０ ２３
孙 旭 东 ， 志 远 ， 丽 君 ， 荣杰 ， 燕 德 ． 果 糖 度 近 红 外光 谱 在 线 检 测 装 置 ［． 国农 机 化 ， ０ ２ （ ： １～ ２ 龚 蔡 高 刘 水 Ｊ 中 ］ ２ １，２ １６ １０ ） Ｓ Ｎ Ｘ — ｏｇ Ｇ Ｎ ｈ— ｕｎ Ｃ Ｉ ｉｊｎ Ｇ Ｏ Ｒ ｎ －ｉ， Ｉ ａ － ｅ Ｅ ｕｐ ｅ ｔ ｆ ｎｉｅｄｔｃｏ ｒｓｇｒｃｎｅｔ ｎ Ｕ ｕ ｄ ｎ， Ｏ Ｇ Ｚ ｉｙａ ， Ａ －ｕ ， Ａ ｏ ｇｊ ＬＵ Ｙ ｎ ｄ． ｑ ｉｍ ｎ ｏ ｌ ｅｅｔｎｆ ｕ ａ ｏｔｎ ｉ Ｌ ｅ ｏ ｎ ｉ ｏ ｆ ｉｂ ｓｄｏ ｅｒ ｎ ａｅ ｐｃｒ ｃｐ Ｊ． ｈｎｓ ｇｉ ｌ ｒｌ ｃａ ｉ ｔｎ ２ １ ，２： － ２ ｒ ｔ ａｅ ｎｎａ ｆ ｒｄｓｅｔ ｓｏｙ［ Ｃ ｉｅｅＡ ｒ ｕｔ ａ Ｍｅｈｎｚ ｉ ， ０ ２ （ １６ １０ ｕ ｉｒ ｏ ］ ｃ ｕ 型 的相 关 系 数 达
水 果糖 度 近 红外 光 谱 在线 检 测 装置 由机 械输 送 、 光谱 采集 处理 、 自动控制 三部 分构 成 。机械 输 送 系统
主要 完成 水果 的输送 、旋 转 电磁 阀上 电将水 果 送入 相 应 分 级 Ｖ ：光 谱 采 集 处 理 系统 主要 完 成 水 果 光 谱 采 Ｉ
２ １ ２０期 ０ ２年第 总第 ４ ２期
中国农机 化
Ｃ ｉ ｅｅ Ａｇｉｕ ｔｒ ｌ ｃ ａ ｉａｉｎ ｈｎ ｓ ｒ ｌ ａ ｃ ｕ Ｍｅ ｈ ｎ ｚ ｔ ｏ
Ｎｏ２，２ ２ ． ０１ Ｔｏａ ｔ ｌＮｏ．４ ２０
水 果 糖 度近 红 外 光 谱在 线 检 测装 置术
孙旭 东 ，龚 志远 ，蔡 丽君 ， 高荣 杰 ，刘 燕德
度 快 、重 现 性好 ，适 于 现场 检 测 和在 线 分 析 等特 点 。
已在提 高水果 生 产技术 自动化水 平 和质量 方 面发 挥 了
重要作 用 。 国 内 外 应 用 近 红 外 光 谱 技 术 检 测 水 果 内部 品质 的报 道 较 多 ， 测 对 象 涉及 苹 果 【 梨 Ｉ、 ｌ、 检 ” 桃 杏 、 、 ２ ３ 】 】 李 子 【、 桔 【 脐 橙 【１ 。 随 着 微 机 电 加 工 技 术 的 发 ５蜜 ］ ６ １ 、 ，ｏ ～１ 等 展 ．短 波 微 型 光 电耦 合 二 极 管 阵 列 ｆ Ｃ １光 谱 仪 ， ＣＤ
０ 引 言
随 着 生 活 水 平 的不 断 提 高 ．消 费 者 在 选 购 水 果
Ｎｏ７ｌ ．ｆ。Ｍｃ ｌ ｅ 】 ］ Ｇ ｏ 等建 立 了Ｔ Ｉ和 Ｌ Ｓ 红 外 透 射 在 ｎ ＤＳ Ａ 近 线 检 测 系 统 ，用 于无 损 检 测 苹 果 的 褐 变 程 度 ．结 果 表 明Ｌ Ｓ Ａ 系统 精度 较 高［１ ｉ １３ ２１ ｍ等在 线 检测 类 脐橙 的 ， Ｋ 缺 陷 和成 熟度 ．检 测 精度 为９ ｔ１ 。孙 通 等 应 用 近红 １ １ ￣４ １ 外 透 射 光 谱 技 术 ，在 线 检 测 梨 的 可 溶 性 固 形 物 ｛ １ ５ １ 但 目前 水 果 内部 品质 近 红外 光谱 在线 检 测 与 分 级 装
准 正 交 校 正 和 一 阶 导 数 处 理 后 的光 谱 建 立 的 数 学 模 型 预 测 效 果 最 优 ，模 型 的相 关 系 数 为 Ｏ７ ．模 型 预 测 均 方 根 误 差 为 ． ８ ０６ 。ｒ 。实 验 表 明 ：水 果 糖 度 近 红 外光 谱 在 线 检 测 装 置 可 准确 地 检 测 苹果 糖 度 含 量 ． Ｂｉ ７ ｘ