水果新鲜度是反映水果是否新鲜、饱满的重要品质指标,为了探讨水果不同货架期的预测和判别方法,以酥梨为研究对象,利用高光谱成像技术,结合偏最小二乘判别法(PLS-DA)和偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对酥梨货架期进行判别.由光源、成像光谱仪、电控位移平台和计算机等构成的高光谱成像装置采集样品光谱,装置光源采用额定功率为200 W四个溴钨灯泡成梯形结构设计,光谱范围为1 000～2 500 nm,分别率为10 nm.选取优质酥梨30个,货架期设置为1,5和10d,对30个样品完成3次光谱图像的采集,并矫正原始图像.实验结果表明:基于图像的酥梨货架期定性分析时,对不同货架期样品的原始图像进行PCA压缩,得到三种不同货架期的权重系数数据,PC1图像提取特征波长点为1 280,1 390,1 800,1 880和2 300 nm,以特征图像的平均灰度值作为自变量且以货架期作为因变量建立定性判别模型,建模集68个,预测集22个.最小二乘支持向量机以RBF为核函数时,预测集中样品的误判个数为1,误判率为4.5％.而当采用lin核函数时,样品的误判个数为0,误判率为0.PLS-DA定性分析时RMSEC为1.24,R为0.93.RMSEP为1,Rp为0.96,预测集误判率为0.特征图像对酥梨货架期判别LS-SVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,优于RBF核函数的建模效果,也优于PLS-DA判别模型.ENVI软件提取实验样品光谱后建立LS-SVM和PLS-DA判别模型,LS-SVM利用RBF和lin核函数误判率分别为4.5％和0.与RBF核函数相比,lin核函数所建立的模型预测酥梨货架期的效果更好.PLS-DA方法主成分因子数为12,RMSEC和RMSEP分别为0.48和0.78,R和Rp分别为0.99和0.97,建模集与预测集的误判率均为零.LSSVM中的lin核函数所建立的模型结果较好,依然优于PLS所建立的检测模型.酥梨的光谱信息结合LS-SVM可以实现对酥梨货架期的检测和判别.基于图像建立酥梨的货架期预测模型与光谱相比,都实现了酥梨货架期的判别,而特征图像法,选择区域较少流失部分信息,计算量小,建模结果相对略差.酥梨货架期的高光谱成像检测模型研究为消费者正确评价水果新鲜度提供了理论指导,也为后期果水果货架期检测仪器的开发提供了技术支持.
高光谱成像 货架期 特征图像 最小二乘判别 偏最小二乘支持向量机