基于特征LED光源的苹果多品质参数无损检测装置研究

为了实现对优质果品的快速无损筛选,设计了便携式苹果多品质一体化无损检测装置。利用可见/近红外光谱检测平台,获取苹果样本的漫反射光谱信息,采用随机蛙跳算法提取了可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的特征波长,优选出3个参数的10个共享特征波长。在此基础上,采用特征窄带LED光源与光电二极管相结合的检测方式,设计了漫反射检测光路、窄带LED环形光源、检测探头及控制电路等硬件系统。选取144个苹果样本,通过检测装置获取漫反射特征电压强度,由传感器感光系数计算出对应的光强,建立了苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的多元线性回归模型,预测集相关系数分别为0. 812 9、0. 807 3和0. 773 6,均方根误差为0. 603 6°Brix、0. 063 6%和1. 732 5 N。基于QT和Python3开发工具,采用Python语言开发了装置的实时控制与分析软件,植入苹果多品质参数预测模型,实现了多品质参数的同时检测与分析。为测试该装置的检测精度和稳定性,另选取46个样本,每个样本重复检测8次,预测苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的相关系数分别为0. 809 6、0. 796 2和0. 758 9,均方根误差0. 697 3°Brix、0. 070 3%和1. 832 3 N,装置重复采样最大变异系数分别为0. 010 6、0. 011 6和0. 006 2。结果表明:基于多特征窄带LED光源研发的低成本、便携式无损检测装置可实现对苹果多品质参数的实时无损检测,可满足农户田间生产及电商销售优质果筛选要求。     

富士苹果采收成熟度光谱无损预测模型对比分析

针对苹果采收成熟度不一,导致果品贮藏品质不佳、病害率高等问题,基于可见/近红外光谱和成熟度评价指数建立快速无损判别采收成熟度的分类模型。根据盛花期后的发育时间,采集了3种成熟阶段（八成熟、九成熟和十成熟）样品的光谱信息。光谱预处理后通过“二审”回收算子法剔除异常样本,随机蛙跳（RF）算法提取特征变量,建立成熟度评价指数SIQI和综合评价指标FQI的偏最小二乘（PLSR）模型,SIQI指数和FQI指数的预测相关系数R为0.938和0.917。建立极限学习机（ELM）和支持向量回归（SVR）分类模型,并与2种成熟度评价指数结合SVR建立的分类结果进行比较。对比4种分类结果发现,基于SIQI+SVR构建的分类结果最好,优于直接分类模型,分类准确率为 85.71%。试验结果表明,可见/近红外光谱结合成熟度评价指数可实现苹果成熟度分类,为后续采收成熟度的无损检测设备研发提供理论参考。     

苹果树枝的力学试验与其结构参数的联系

为获取苹果树枝力学特性参数与其结构的关系,建立两者间的联系,以期得到推广。以中原地区红富士苹果树枝为试验材料,在精密型微控电子式万能试验机上进行拉伸、压缩、弯曲、压弯、拉弯等力学特性试验。利用Matlab软件对苹果树枝每个阶段的力学特性参数进行数据分析处理,得出苹果树枝的基本力学参数,同时当对树枝施加25 N的弯曲载荷时,压弯试验中,弹性终止点的综合单位破坏应力为0.846 56;拉弯试验中,弹性终止点的综合单位破坏应力为1.602 83。在压弯和拉弯树枝时,前者会增大树枝的破坏,后者会减缓树枝的破坏。树枝的含水量与树枝的力学特性也存在一定关系,苹果树枝的力学参数与其内部结构有密切联系。该研究成果不仅可以为苹果树修剪和水果采摘机设计提供参考依据,也可以为后期苹果品质检测建立相关联系。