非破坏式桃子糖度计

ATAGO提供可靠的光学和红外测试解决方案，应用覆盖食品，饮料，制药，化工及其他多种工业领域。如下是ATAGO无损非破坏（红外）糖度计的产品知识： Q：可测量哪种水果？A：苹果。未来规划（梨，番茄，桃子等等） Q：果皮颜色会影响测量结果吗？（红/绿苹果）A：不受颜色影响。 Q：水果生长过程中可以评定成熟度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：测量前需要对水果作哪些准备工作？A：无需切开果实，无需掰开，无需榨汁。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：包装类产品可使用便携式糖度计PAL-O或者便携式糖酸一体机，详情可与ATAGO中国分公司联系。 Q：测量同一个果实出现不同数值？A：苹果糖度取决于日照时间和日照面积等因素，糖度读数只针对苹果与样品台接触面的数值。 Q：水果温度会影响测量吗？A：先让无损非破坏（红外）糖度计对水果温度适应片刻后方可测量。把仪器和水果放置在同一地方让其对周围环境温度适应片刻后方可测量。

无损非破坏（红外）糖度计 ——PAL-HIKARi 16（樱桃）【产品简介】无损非破坏（红外）糖度计—— PAL-HIKARi 16（樱桃），又称为樱桃无损糖度计。无需切取果肉！无需榨汁取样！通过探测器直接对果肉实现糖度检测！结果三秒即现！快速简易！【产品参数】型号PAL-HIKARi 16货号5466适用水果樱桃测量范围Brix 12.0 ~ 26.0% 温度 15.0 ~ 35.0℃分辨率Brix 0.1% 温度 0.1°C测量精度Brix ±1.5% 温度 ±1°C*精度视樱桃品种和测量环境而定。环境温度15.0 ~ 35.0℃测量温度樱桃常温是 15.0 ~ 35.0℃（环境温度）*先让樱桃适应其环境温度片刻自动温度补偿范围10.0 ~ 35.0℃电池寿命约测量4,000次（使用碱性电池）电源AAA碱性电池x2offset（数据修正）功能有国际防护等级lP64尺寸和重量6.1×5.2×11.5cm， 142g（仅主机）【产品特点】1.无需对水果切肉榨汁，仅需通过探测器紧贴水果表面，即可测量糖度。2.可实现对水果进行个体探测糖度，帮助果农、果商实现采摘检测，销售分级。3.快速测量，结果3秒即现，数字显示，读数方便。4.连续多次测量求平均值。5.设计小巧，便于携带，具备自动温度补偿功能，随时随地应用于各种场合。【产品原理】 采用近红外法 【测量方式】把水果贴合样品台，按下“START”键，测量结果3秒即现。 【产品应用】1. 果蔬栽培：可实现果农对水果进行个体检测糖度，为果园农场提供果品无损检测，种植管理及数据监测等技术支持。2. 品质分级：帮助水果批发商提供果品检验，快速分拣，收购定级、制定售价等。3. 种植研究院校管理：为栽培指导，成熟度监控，果树新品培育开发等提供科学依据。4. 水果进出口物流中心：帮助检测机构对果品进行质量监测，快速抽检，高效确保果品质量。5. 生活助手：为糕点师傅提供糕点配料中的水果糖度检测，确保糕点风味可口，也可适用热衷家庭种植水果的园艺爱好者。创新点：ATAGO(爱拓）水果无损糖度计系列再推新品——樱桃无损糖度计，无损取汁，不破坏水果，通过红外原理检测果实糖度，快速高效！ATAGO（爱拓）樱桃无损糖度计PAL-HIKARi 16

猕猴桃亦称奇异果，含有多种微量元素和丰富的有机物，营养价值高且口感酸甜，拥有“水果之王”的美誉。糖度是猕猴桃主要的内部参数之一，猕猴桃内部品质参数直接影响其口感，也是决定猕猴桃采摘时间及储存时间的重要指标，猕猴桃的糖度中85%左右的成分是可溶性固形物，因此常用的传统糖度检测方法是采用折射仪测量被挤出的果汁中的可溶性固形物含量来反映糖度值，该方法繁琐、耗时且破坏样本，无法实现快速的工业化检测。高光谱成像技术因其信息量大、光谱分辨率高、操作方便等特点，已广泛用于如苹果、樱桃、柿子、芝麻菜、梨、荔枝等]果蔬内部参数的无损检测。1 实验部分1.1 材料实验材料为某猕猴桃基地现采的“红阳”猕猴桃。选取120个大小相近、表面无损伤和疤痕的猕猴桃样本并依次编号，静置于实验室24h,等待采集其高光谱图像并随后测量其糖度，实验期间的环境温度(26±1)℃。1.2仪器与设备本实验应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.3高光谱图像信息采集高光谱分选仪预热30 min后开始采集图像，以保证采集时的环境温度和光源强度在采集初期和后期保持一致。将标准白板的高度调整至与猕猴桃样本在同一焦面上，光谱相机曝光时间为13.5ms,样本平台与镜头的距离为170mm,电控移动平台前进距离为11 cm,其前进速度及回退速度分别为0.46和5cms¹ 。1.4猕猴桃糖度测定采集完所有样本的高光谱图像后，当天进行并完成猕猴桃糖度测定。根据行业规定，常以猕猴桃赤道部位的糖度来代表整体糖度，参照NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定-折射仪法》,对每个猕猴桃样本依次将其赤道上的果皮削掉，取出适量果肉压汁，随后用一次性滴管将汁液滴到SKY107手持式糖度折射仪的检测槽中，读出该样本的糖度理化值示数。每个样本以两次平行测定结果的算术平均值作为该样本的糖度理化测量值。1.5 高光谱数据的提取采用Spec View软件对猕猴桃样本的原始高光谱图像进行黑白校正，利用ENVI5.1软件从校正后的图像中选择猕猴桃整个赤道区域作为感兴趣区域并提取光谱，以ROI区域的平均光谱作为此猕猴桃的原始光谱信息，如图2(a)所示。由图2(a)可知，原始光谱曲线的首尾两端存在明显噪声，故选取每个样本400～1000 nm波长范围内的高光谱信息作为有效光谱，如图2(b)所示，该范围共计237个波长。1.6模型评价利用5个指标值即校正集的相关系数(Rc)及其均方根误差(RMSEC)、预测集的相关系数(Ro)及其均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)来评价模型的预测性能。其中，Rc和Rp越接近于1,表明模型的稳定性及拟合度越高；RMSEC和RMSEP越接近于0,表明模型的预测能力越强；RPD定义为样本的标准差与其均方根误差之比，若RPD1.4,模型对样本无法实施预测，1.4≤RPD1.8,模型可对样本进行粗略预测，1.8≤RPD2.0,模型可对样本进行较好预测，RPD≥2,模型可对样本进行极好预测]。2 结果与讨论2.1样本划分对120个猕猴桃样本利用拉依达准则方法进行异常值的判别和剔除，结果显示无异常值，随后将其按照3:1比例用KS(Kennard-Stone )算法将其划分为90个校正集样本、30个预测集样本，猕猴桃样本糖度测量值结果见表1。2.2光谱及预处理为了减少提取的光谱数据中掺杂的噪声和光谱倾斜，以便提高光谱分辨的灵敏度，进行合理的光谱预处理是必要的。利用多元散射校正、标准正态变量变换、直接正交信号校正等3种方法对有效光谱进行预处理，并分别建立对应的ELM预测模型，其预测结果见表2。由表2可知，DOSC-ELM模型的Rc和Rr值最大且RMSEC和RMSEP值最小，预测效果好，故后续均基于DOSC预处理方法进行。DOSC方法通过将光谱矩阵与待测浓度矩阵正交，在不损害数据结构特性的前提下滤除原始光谱中与糖度不相关的信息，保留最相关的信息用于构建预测模型。DOSC预处理前的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(a)和图3(c)所示，DOSC预处理后的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(b)和图3(d)所示。从图3可知，相较于未经过预处理的高光谱图像，DOSC预处理后的光谱图像线条更加紧密，图3(b)和图3(d)中所凸起的波峰也反映了预处理后的光谱数据与待测成分即糖度的相关性得到了良好的提升。DOSC预处理前后各高光谱波段与猕猴桃糖度的相关系数如图4所示。通常相关系数0.5≤|r0.8时为显著相关，|r|≥0.8时为高度相关，由图4可知，经DOSC预处理后大量光谱数据与糖度呈现显著甚至高度相关。2.3 特征光谱变量的提取与组合2.3.1 基于IRIV的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用IRIV算法提取特征光谱变量时，设定IRIV算法的交叉验证次数为5,PLS模型中的最大主成分个数为10。IRIV算法一共进行了7轮迭代，如图5所示。在图5中，前4轮迭代过程中特征光谱变量的个数迅速减少，变量个数从237个缩减到36个，随着特征光谱变量个数减少的速度放缓，经第6轮迭代后完全剔除了其中的无信息变量和干扰变量，变量缩减到10个，在反向消除2个变量后，最终得到8个特征光谱变量，占全光谱波段的3.4%。经过IRIV提取的特征光谱变量分布如图6所示。2.3.2 基于CARS的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用CARS算法提取特征光谱变量时，设定蒙特卡罗采样50次，采用5折交叉验证法。图7(a)为呈现指数衰减函数的选择过程，特征光谱变量的数量随着采样次数的增加先迅速下降然后平缓减少，具有“粗选”和“精选”2个特征。由图7(b)可知，随着Monte-Carlo采样次数的增加，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)呈先缓慢减小后陡然增大的趋势，这是由于选择过度而移除了富含信息的关键变量，导致模型的预测性能下降。图7(c)是特征光谱变量随着采样次数变化的回归系数路径图，当图7(b)中RM-SECV值达到最小值时，各特征光谱变量的回归系数位于图7(c)中的“*”所在的垂直线位置，此时采样运行5次，最终提取出49个特征光谱变量。3结论以“红阳”猕猴桃为研究对象，本文利用高光谱成像技术结合不同特征光谱变量提取方法构建不同模型，对猕猴桃糖度进行无损检测。研究结果如下：(1)对猕猴桃原始有效光谱分别采用MSC,SNV和DOSC预处理后，结合ELM模型的预测结果，分析不同预处理方法对模型预测精度的影响，对比结果显示DOSC预处理效果最好。(2)对DOSC预处理后的光谱分别采用一次降维、一次组合降维和二次组合降维共7种特征提取方法，提取到的特征光谱变量个数分别为49,9,8,58,55,11和19,占全光谱波段的20.7%,3.8%,3.4%,24.5%,23.2%,4.6%和8%。