糖度和硬度作为水蜜桃的两个重要指标, 决定其内部品质。 在运输或售卖期间, 水蜜桃果内水分流失, 表面开始松软进而腐烂, 内部品质发生变化。 研究旨在探讨可见/近红外光谱预测水蜜桃不同贮藏期糖度和硬度的可行性, 进一步预测水蜜桃的最佳贮藏期。 采用漫透射和漫反射方式采集4个贮藏阶段的水蜜桃光谱, 并测量糖度和硬度。 分析了4个阶段水蜜桃的平均光谱, 光谱强度随着贮藏天数增加而不断提高, 且在650~680 nm区域内受果皮颜色及色素的变化产生波峰偏移。 同时, 分析了糖度和硬度的变化, 糖度在贮藏期间逐渐提高, 硬度在贮藏期间快速下降, 最终糖度增加了3.31%, 硬度下降了58.8%。 采用多元散射校正、 S-G卷积平滑、 归一化处理及基线校正等预处理方法来减少噪声和误差对光谱的影响, 并使用无信息变量消除(UVE)和连续投影算法(SPA)筛选特征波长, 最后利用偏最小二乘回归(PLS)分别建立糖度和硬度的预测模型。 分析糖度、 硬度的PLS回归系数与平均光谱的波形发现, 糖度的高回归系数分布在光谱多处, 而硬度的该系数均在波峰波谷附近。 SPA和UVE筛选的特征波长建立的糖度模型效果不佳, 而硬度模型效果良好。 结果表明, 漫透射和漫反射检测方式下, 糖度的最佳预测相关系数(R_p)及预测均方根误差(RMSEP)分别为0. 886, 0.727和0.820, 1.003, 预处理方法分别是多元散射校正、 平滑窗口宽度为3的S-G卷积平滑。 此外, 漫透射建立的硬度SPA-PLS模型, 选用15个光谱变量, 得到的R_p和RMSEP为0.798和0.976; 而漫反射建立的UVE-PLS模型, 选用113个光谱变量, 得到的R_p和RMSEP为0.841和0.829。 可以看出, 漫透射方式预测水蜜桃贮藏期间的糖度更佳, 而漫反射预测硬度更佳。 利用可见/近红外光谱所建立的糖度和硬度预测模型, 能够可靠地预测水蜜桃贮藏期内糖度和硬度的变化, 对指导采摘、 售卖时间和减少腐烂具有一定的参考价值。

糖度是评价脐橙内部品质的重要指标之一, 由于水果自身尺寸差异, 造成糖度预测模型稳健性差, 预测精度不高, 因此消除水果尺寸差异带来的影响, 对提高水果分选模型精度具有重要意义。 对比分析了脐橙漫透射、 多点发射与接收及环形发射与接收漫反射光谱, 其中, 不同检测平台上, 由于光程差的不同, 大果光谱能量均比小果光谱能量要强, 而环形发射与接收漫反射光谱能量要强于其他两种光谱, 漫透射光谱能量最弱, 波峰与波谷位置大致相同。 分别建立不同检测方式下脐橙尺寸预测模型, 其中, 漫透射检测方式下尺寸预测模型的预测集相关系数为0.60, 预测集均方根误差为3.95 mm, 多点发射与接收漫反射检测方式下尺寸预测模型的预测集相关系数为0.97, 预测集均方根误差为1.46 mm, 环形发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.96, 预测集均方根误差为1.73 mm。 分别建立三种不同检测方式下大果、 小果、 混合果以及多元散射校正预处理的混合果糖度预测模型, 小果的糖度预测模型精度均要高于大果和混合果, 其中漫透射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.76, 预测集均方根误差为0.81°Brix, 多点发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.72, 预测集均方根误差为0.97°Brix, 环形发射与接收漫反射检测方式下小果预测模型的预测集相关系数为0.72, 预测集均方根误差为0.93°Brix。 经过多元散射校正预处理光谱后, 近红外漫透射光谱的混合果模型精度要优于小果的模型, 模型预测集相关系数为0.84, 预测集均方根误差为0.64°Brix, 而在两种漫反射检测方式中, 多混合果模型精度反而降低。 实验结果表明: 在漫透射检测方式中, 使用多元散射校正预处理光谱可以消除尺寸差异影响, 在漫反射检测方式中, 先进行尺寸分选, 再进行糖度分选, 也可以避免尺寸差异带来的影响。 该研究为大宗水果快速在线分选提供了参考和理论支持。

为了实现不同产地苹果糖度的快速在线无损检测，减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响，建立了不同产地苹果糖度的在线检测通用模型。首先，采用水果动态在线检测设备采集了包括栖霞、洛川与会宁3个产地的红富士苹果的漫透射光谱。其次，采用偏最小二乘算法（PLS），结合无信息变量消除（UVE）方法，筛选出58个特征变量，建立了苹果糖度的UVE-PLS通用模型，该模型对个体产地预测集及总预测集的均方根误差分别为0.50~0.74°Brix与0.63°Brix，较原始个体模型分别提高了23.2%~44.4%与35.7%。最后，提出了一个新的外部验证样本集对模型性能进行评价，其残留预测偏差为2.33，预测值在±1.0°Brix和±1.5°Brix误差范围内的占比分别为85%与100%。实验结果表明：建立多个产地苹果糖度的在线检测通用模型，能够提高其他产地样本糖度的预测稳健性，并且采用合适的波长筛选方法能够简化模型。开发不同产地水果内部品质通用模型在波长有限的光谱设备中具有良好的应用潜力。

传统外部品质分选目前已经无法满足人们对水果口感品质的需求，对传统外部品质分选线进行糖度分选改造，实现糖度分选，对确保水果的口感品质具有重要意义。分别采集两种不同检测方式下获取的脐橙的近红外漫反射光谱，其中环形发射与接收漫反射方式的光谱能量要比多点发射与接收漫反射方式强，波峰与波谷位置大致相同。近红外漫反射光谱经基线校正、多元散射校正、一阶、二阶导数等方法进行光谱数据预处理，以减少杂散光和噪声的影响。分别建立脐橙在两种不同漫反射检测方式下的糖度偏最小二乘（PLS）模型进行对比分析。实验结果表明，采用基线校正预处理方法获得的结果最优；环形发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.81，预测均方根误差为0.46°Brix，多点发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.76，预测均方根误差为0.53°Brix。研究表明，应用PLS建模结合近红外漫反射光谱对传统外部品质分选线中的糖度分选线功能进行升级改造是可行的。