柚子果皮厚, 果皮与果肉属于两种不同的介质, 对光的折射、 吸收程度存在差异, 针对建立水果可溶性固形物含量（SSC）检测模型时, 光谱采集量与目标不匹配, 导致模型精度差的问题, 以上饶马家柚为研究对象, 自主搭建可调实验平台, 采集并分析柚子整果的光能量衰减规律, 寻找柚子厚度与透光性的关系, 探索果皮厚度、 光透射深度对柚子SSC检测精度的影响。 首先将透射光源放置在柚子赤道圈的正上方, 统计柚子赤道圈不同区域接收到的光谱强度, 绘制光谱强度分布图, 结果显示, 距离光源发射点越远, 光谱强度越低, 入射点由远及近的位置接收的光强分别占33.40%、 2.90%、 0.50%、 0.40%、 0.20%, 柚子皮对光的吸收较为明显, 散射出的光所占比重较少; 采用切片法, 记录剩余厚度与对应的光谱强度值, 绘制光谱强度的变化规律曲线, 随着剩余厚度逐渐减少, 光谱强度逐渐增加, 在32.90 mm的位置, 光谱强度发生了巨大的变化, 果实厚度高于32.92 mm时, 果实接收的光谱强度普遍较低, 当果实低于32.92 mm时, 光谱强度呈跳跃式增加。 采集果肉、 整果、 果皮光谱, 采用偏最小二乘法（PLS）建立SSC预测模型, 去皮后的果肉模型相关性最高。 采集柚子果肉、 果皮+果肉厚度为40、 30、 20和10 mm时的光谱, 建立不同厚度的SSC预测模型, 果肉厚度为20、 40、 60和80 mm时, 预测集相关系数分别为0.91、 0.89、 0.87和0.86, 果肉在透射深度为20 mm时, 水果SSC预测模型精度最佳。 果皮+果肉的光谱透射深度为20、 40、 60和80 mm, 预测集相关系数分别为0.78、 0.86、 0.93和0.84, 果皮+果肉的透射深度为60 mm时, 有最好的预测效果。 研究结果表明, 果皮和果肉内部组织成分的差异, 会影响SSC预测的结果, 但是调整可见/近红外光在水果内部的传输距离, 可以优化模型精度, 研究揭示了可见/近红外光在水果组织中的漫透射传输特性, 可为厚皮果的品质在线分选装置研发提供实验依据。

以薄皮库尔勒香梨、硬皮山竹为材料, 研究水果自身性质及红外脉冲激光标刻参数对标刻效果及标刻后水果贮藏品质的影响, 分析了不同果皮含水量、果皮硬度和标刻速度对激光标刻颜色、线宽和连续性的影响, 并得到了在相对最优工艺参数下, 贮藏期间水果果皮标刻区域的局部形貌、标记稳定性及腐烂情况。结果表明, 果皮含水量、果皮硬度及标刻速度对薄皮、硬皮水果标刻效果均有显著影响, 且在贮藏期间, 标刻区域的标记稳定性较好, 对贮藏品质基本无影响。这为探究同种水果个体差异性和不同种水果的自身性质对激光标刻效果的影响提供了一定的借鉴意义。

利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测， 探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。 采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000 nm波段的可见/近红外光谱， 并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。 对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较， 并提取前20个主成分进行多元方差分析； 应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型， 对预测模型性能进行比较， 并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。 结果表明， 在5%置信水平下， 果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。 未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0888， 0456%和0944， 0324%。

水果产品品质检测技术在水果的生产和消费中起着十分重要的作用.利用水果产品的光学特性进行无损检测是水果品质无损检测与分级技术中最实用的和最成功的技术之一.深入研究光在水果组织中的输运规律,对于水果产品品质的光学检测有着十分重要的意义.本文以仁果类薄皮水果苹果和厚皮水果柑橘为例,建立果皮和果肉两层组织模型,利用蒙特卡罗法模拟了808 nm的波长下高斯光束在水果组织中传输的光学特性,揭示了水果果皮厚度对光在组织中的传输特性如漫反射率、透射率、内部吸收率和穿透深度等特性的影响,分析了果肉组织的检测效率.研究结果表明,果皮越厚,透射率和穿透深度越小,果皮比果肉的光吸收能量密度在径向距离上的分布范围更广,随着水果组织内部深度的增加,光吸收能量密度逐渐减小,径向方向减弱的更快.而对于漫反射率,在径向距离0.2～1.2 cm之间,果皮越薄漫反射率越小,在1.2～4.0 cm之间,果皮越厚漫反射率越小.此研究结果表明在用光学检测方法对水果进行无损检测和分级时,无论是透射或反射测量,果皮厚度和光束的相互作用都不应忽视,也为不同类型的水果产品设计更为有效的光学检测装置(如光源的强度、检测器的大小以及位置等)提供了理论基础,对于水果产品品质的光学检测有着十分重要的意义。

以核桃果皮为原料, 以氯化锌为活化剂, 采用正交设计, 马弗炉加热法制备了核桃果皮基活性炭, 并对所得活性炭进行表征, 测定了不同实验条件下制备的核桃果皮基活性炭的得率、 比表面积和碘吸附值, 对最优条件下制备的活性炭进行了孔径分析、 红外光谱分析, Boehm法测定其表面酸性基团含量等。实验结果表明: 以氯化锌为活化剂制备核桃果皮基活性炭的最佳工艺参数分别为: 活化温度600 ℃, 活化时间1 h, 氯化锌浓度50%, 粒径大小为60目。最优条件下制备的活性炭比表面积达到1 258.05 m2·g-1, 中孔率为32.18%, 说明核桃果皮可以制备出比表面积高的优质活性炭, 不但实现了农业废料的资源化, 还解决了农业废料污染的问题, 同时提供了廉价的吸附剂, 对于开辟活性炭原料的新来源具有重要意义。

通过偏最小二乘法(PLS)分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型。采用光谱附加散射校正(MSC)、微分处理(Derivative)、直接正交信号校正(DOSC)等预处理方法和基于遗传算法(GA)的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响。结果表明,苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响,但仅通过常规的光谱预处理方法(MSC、Derivative)很难有效消除。文章提出的遗传算法结合直接正交信号校正(GA-DOSC)方法能有效消除果皮的影响,不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1480和5降到36和1;其相关系数r由0.753提高到0.805,更重要的是模型的预测相对误差RSDp从16.71%显著下降到12.89%,并接近采用苹果果肉建模的预测性能(12.36%),达到了对苹果硬度的近红外无损检测要求。