基于可见_近红外光谱的菠萝水心病无损检测.pdf

第 37 卷 第 21 期 农 业 工 程 学 报 Vol.37 No.21 2021 年 11 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Nov. 2021 287 基于可见/近红外光谱的菠萝水心病无损检测 1 2※ 1 1 1 1 徐 赛 ，陆华忠 ，王 旭 ，丘广俊 ，王 陈 ，梁 鑫 （1. 广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所，广州 510640 ； 2. 广东省农业科学院，广州 510640 ） 摘 要：水心病近年严重危害菠萝产业，探究一种菠萝水心病的无损检测方法对保证上市果品、指导采后处理、促进产 业提升具有重要意义。该研究采用自行搭建的菠萝可见/近红外光谱无损智能检测平台，考虑实际应用成本与效果，搭载 覆盖不同波段（400～1 100、900～1 700 和 400～1 700 nm）的检测器对菠萝样本进行采样，随后人工标定水心病发生程 度。研究结果表明，3 种不同光谱波段对菠萝水心程度检测的较优方法均为：采用全波段进行多项式平滑 （Savitzky Golay， SG）处理，再进行标准正态变量校正（Standard Normal Variate，SNV），最后结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network， PNN ）建模识别。其中，400～1 100 nm 所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为 98.51%，对验证集的检测正确率 为 91.18% ；900～1 700 nm 所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为 100%，对验证集的检测正确率为 62%；400～ 1 700 nm 所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为 100%，对验证集的检测正确率为 91.18% 。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA ）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression ，PLSR ）分析结果均显示，采用400～ 1 700 nm 能轻微提升 400～1 100 nm 的检测效果。综合考虑实际应用成本与效果，实际应用建议采用400～1 100 nm 光谱 结合 SG + SNV + PNN 对菠萝水心病进行识别。研究结果证明可见/近红外光谱技术可为菠萝水心病无损、快速、智能检 测提供有效的解决方案，为相关领域提供参考。 关键词：无损检测；模型；菠萝；水心病；可见/近红外光谱 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.033 中图分类号：TP29 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2021)-21-0287-08 徐赛，陆华忠，王旭，等. 基于可见/近红外光谱的菠萝水心病无损检测[J]. 农业工程学报，2021，37(21)：287-294. doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.21.033 Xu Sai, Lu Huazhong, Wang Xu, et al. Nondestructive detection method for pineapple water core based on visible/near infrared spectroscopy[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(21): 287-294. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.2