基于高光谱成像技术和力学参数对贡梨冲击损伤的定量研究

为实现准确评估和预测贡梨的冲击损伤，采用波长为397.5~1 014.0 nm的高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨的冲击损伤进行定量研究。利用基于单摆原理的碰撞装置以及智能数据采集系统获得峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强等力学参数，并对力学参数进行统计分析。利用高光谱成像系统获得损伤贡梨的光谱数据。使用Gap-segment求导、SG求导和基线校准(Baseline)3种光谱预处理方法对原始光谱进行预处理，将光谱数据与力学参数相结合分别建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression，PLSR)和主成分回归(Principal component regression，PCR)模型。基于基线校准(Baseline)预处理方法，采用竞争性自适应重加权(Competitive adaptive reweighting sampling，CARS)和无信息变量消除(Uninformative variable elimination，UVE)2种算法进行特征波长的选取，将选取的特征波长作为输入变量并结合力学参数建立PLSR模型。力学参数统计分析和建模的结果表明:1)力学参数在一定程度上可以表征贡梨冲击损伤程度。力学参数的平均值随损伤程度的增加而增大，峰值力平均值从138.40 N增大至335.86 N；平均接触力平均值从77.13 N增大至188.20 N；损伤面积平均值从208.07 mm²增大至544.42 mm²；平均压强平均值从0.34 MPa增大至0.42 MPa。2)Baseline-CARS-PLSR模型对力学参数的预测效果最优，其峰值力、平均接触力、损伤面积和平均压强的预测集相关系数(R_P)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.892和31.527 N、0.883和18.861 N、0.895和54.411 mm²、0.661和0.045 MPa。通过高光谱成像技术与力学参数相结合对贡梨冲击损伤进行定量预测具有一定的可行性，可为贡梨的品质分选及包装方面提供理论支持。