基于电子鼻的果园荔枝成熟阶段监测

为了无损快速监测荔枝成熟阶段,该文提出了一种基于电子鼻技术的果园荔枝成熟阶段监测方法,采用PEN3电子鼻获取挂果约25 d到果实成熟过程中6个成熟阶段荔枝样本的仿生嗅觉信息并同步获取了各成熟阶段荔枝的3项物理特征(果实直径、果实质量与果实可溶性固形物含量)。根据不同成熟阶段荔枝物理特征变化可知,荔枝果实直径与果实质量2项物理指标在挂果约32 d~39 d,以及53 d~60 d增长较快,可溶性固形物含量在挂果约32 d前无法测量,53 d~60 d阶段增长速度较慢。提取各样本电子鼻采样数据75 s时刻的各传感器响应值作为特征值后,采用载荷分析(loadings)进行传感器阵列优化,优选了传感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的响应数据进行后续分析。将优化后的传感器响应数据进行归一化处理。采用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)进一步提取特征信息,降低数据中包含的冗余信息。LDA对荔枝成熟阶段的分类识别效果不佳。为进一步探究电子鼻监测果园荔枝成熟阶段的可行性,采用模糊C均值聚类分析(fuzzy C means clustering,FCM)、k最近邻函数分析(k nearest neighbor,KNN)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)进行模式识别。研究结果表明,FCM对果园荔枝成熟阶段识别的正确率为89.17%。采用KNN与PNN建立识别模型后,KNN与PNN识别模型对训练集的回判正确率均为100%,对测试集的识别率均为96.67%,具有较好的分类识别效果。试验证明了采用电子鼻进行果园荔枝成熟度监测的可行性,为果园水果品质的实时监测提供参考。     

果园升降平台调平机构建模与仿真

为实现对果园升降平台的自动调平控制,设计了一种基于平面连杆双向主动调节的液压调平机构,提出了平台角度调平的控制策略,构建了液压调平机构运行控制的数学模型,并采用虚拟样机技术建立了联合仿真控制模型。调平试验结果表明:模型在平台角度、供油压力、液压缸位移和速度的响应基本一致,说明构建的数学模型能够准确描述调平机构的参数变化;机构调平控制过程中,角度跟踪误差小于0.5°,能够满足坡度角在2 0°以内的作业稳定性要求。     

不同保鲜环境荔枝褐变的理化指标识别方法研究

为探究理化指标识别荔枝褐变的可行性,试验获取了3种常用保鲜环境(常温保鲜、冷鲜柜保鲜和气调保鲜)荔枝贮藏过程中褐变程度,色差a*、b*、L*,可溶性固形物含量(TSS)和硬度变化。常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变指数随褐变程度逐渐增大,其中常温保鲜荔枝增大最快,冷鲜柜保鲜荔枝其次,气调保鲜荔枝较慢。理化指标色差a*、b*、L*和硬度均随褐变指数增大呈减小的趋势,TSS随褐变指数增大变化不明显。采用线性判别分析(LDA)对常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变程度识别正确率分别为96.67%、100%和100%。但冷鲜柜和气调保鲜荔枝4级与5级果LDA分析数据点较近,实际分类易发生混淆。LDA可较好地识别1级、2级、3级和4~5级荔枝果实。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立预测模型同时对3种保鲜环境荔枝褐变程度预测时,训练集与测试集测试值与实际值的拟合决定系数R2分别为0.85和0.90,证明了不同保鲜环境荔枝通过同一个模型进行预测的可行性。试验揭示了褐变、理化指标和保鲜时间之间存在的关系,证明了通过理化指标识别褐变程度的可行性,可为水果褐变准确识别以及商品价值评价提供参考。