光源光斑直径对苹果霉心病近红外检测的影响

为实现中早期霉心病苹果的有效剔除以提高苹果的整体品质，该研究利用近红外光谱技术对苹果霉心病进行快速无损检测，从光谱和分类模型两方面探究光源光斑直径对苹果霉心病检测的影响。在30、50 及70 mm光源光斑直径条件下采集了苹果样本的透射光谱，分析不同光源光斑直径下健康苹果和霉心病苹果的光谱差异，然后应用支持向量机（support vector machines，SVM）和粒子群算法优化-最小二乘支持向量机（particle swarm optimization-least squares support vector machine，PSO-LSSVM）方法建立苹果霉心病的分类模型，并对不同光源光斑直径下的分类模型性能进行对比。在此基础上，采用竞争自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）方法筛选特征波长变量并建立分类模型。研究结果表明，30 mm光源光斑直径对苹果霉心病的检测效果最好，建立的SVM和PSO-LSSVM分类模型性能均最优。30 mm光源光斑直径下，最优PSO-LSSVM模型的预测集的灵敏度、特异度和正确率分别为89.5%、95.5%和92.7%。CARS-PSO-LSSVM分类模型性能比全波段的分类模型性能略有下降，预测集的灵敏度、特异度和正确率分别为89.5%、90.9%和90.2%，但建模变量数仅占原波长变量数的4.2%，有效地简化了分类模型。该研究为苹果霉心病的快速无损高精度检测提供技术支撑。