基于近红外光谱技术的空苞山核桃快速识别

来源：中国食品学报杂志2024年第2期北京时间：

作者：俞储泽，翁定康，曹烁森，孙通

单位：俞储泽浙江农林大学光机电工程学院 杭州 311300,翁定康浙江农林大学光机电工程学院 杭州 311300,曹烁森浙江农林大学光机电工程学院 杭州 311300,孙通浙江农林大学光机电工程学院 杭州 311300,

摘要：空苞山核桃是指果实没有种仁或者发育受阻的山核桃，严重影响山核桃产品品质。为实现空苞山核桃的快速无损识别，利用2种近红外检测装置在200~1 160 nm波长范围采集带壳山核桃样本的光谱，采用8种预处理方法进行光谱预处理，利用竞争自适应重加权采样(CARS)方法筛选空苞山核桃的特征波长变量，最后应用线性判别分析(LDA)、二次判别分析(QDA)和马氏距离判别分析(MDA)建立空苞和正常山核桃的分类模型。结果表明，使用检测装置1所建立的空苞山核桃分类模型性能优于检测装置2的分类模型，经多元散射校正(MSC)预处理后建立的分类模型的识别结果最好，LDA、QDA及MDA模型的特异性、敏感性和正确率均为1，优于其它预处理方法建立的分类模型。经CARS变量筛选后，建模所用的光谱变量数目大大减少，有效简化了分类模型，而模型性能仍与全波长模型性能持平。本文为空苞山核桃的快速、无损识别提供了一种可行的方法。

关键词：山核桃; 近红外光谱; 空苞; 竞争自适应重加权采样

基金资助：浙江省重点研发项目(2020C02019)；浙江省属高校基本科研业务费专项资金项目(2021TD002)