油桃糖度的光谱图像检测技术研究

应用光谱图像技术进行油桃内部品质无损检测技术的研究。通过采集不同波长(分别为632、650、670、780、850和900 nm)的光谱图像,对所采集的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)函数的拟合。将油桃的糖度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程,相关系数分别是最佳单波长r为0.789;最佳双波长r为0.893;最佳三波长r为0.970;最佳四波长r为0.943。试验结果表明:利用光谱图像技术无损检测油桃糖度是可行性的,为计算机图像对水果进行内部品质的无损检测提供技术依据。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量优选

【目的】采用小波压缩结合遗传算法,优选脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量,提高在线检测精度。【方法】利用近红外光谱检测装置采集脐橙样品的光谱,并将其转换为反射比光谱,在700.28～933.79 nm波段,利用小波变换将一阶微分处理后的近红外反射比光谱变量压缩成小波系数变量。经遗传算法优选后,建立偏最小二乘法（PLS）模型,并对该模型的预测结果进行评价。【结果】利用小波压缩结合遗传算法优选变量建立的脐橙糖度PLS模型,预测效果最优,模型的相关系数为0.759,模型预测均方根误差为0.468 °Brix。【结论】采用小波压缩结合遗传算法对变量进行优选,可提高脐橙糖度近红外光谱在线检测的精度。     

油桃硬度品质的光谱图像检测技术研究

应用光谱图像技术进行了油桃硬度品质无损检测技术的研究.通过采集不同波长(分别为632nm、650nm、670nm、780nm、850nm和900nm)的光谱图像,对所采集的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)、高斯分布(GD)、指数分布(ED)函数的拟合,通过比较发现洛伦茨分布为最优灰度分布拟合函数.将油桃的硬度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程,相关系数分别是最佳单波长R为0.801;最佳双波长R为0.899;最佳三波长R为0.903;最佳四波长R为0.940.试验表明:利用光谱图像技术无损检测油桃硬度是可行的,为利用计算机图像对水果进行内部品质的无损检测提供技术依据.     

利用荧光高光谱图像技术无损检测猕猴桃糖度

将405nm激光照射到猕猴桃样品上,当激光透过样品内部时,部分单色光被样品内部成分吸收,释放出荧光,再用高光谱成像系统采集诱导出的荧光散射图像.在荧光散射图像上选取感兴趣荧光区域(ROIs),提取感兴趣区域在波长400～1000nm范围内的特征变量.当提取12个特征变量时,建立的猕猴桃糖度多元线性回归(MLR)模型的校正集相关系数Rc为0.932,预测均方根误差(RMSEC)为0.4764°Brix,预测集相关系数Rp为0.8227,预测均方根误差(RMSEP)为0.5645°Brix.研究结果表明,采用激光诱导荧光成像技术无损检测猕猴桃糖度是可行的.     

基于荧光高光谱图像的柑桔糖度无损检测

采用632nm的连续波激光作为激发光,应用激光诱导荧光高光谱成像技术对柑桔的糖度值进行无损测量。先将该激光照射到南丰蜜桔和脐橙样品上,后用高光谱图像采集系统收集诱导出的荧光散射图像;接下来对荧光散射图像进行分析,选取100×50像素的荧光区域作为感兴趣区域(ROIs);再提取感兴趣区域在波长700～1000nm的光谱值作为荧光高光谱图像数据;最后用线性回归方法建立荧光高光谱图像数据预测果实糖度值的预测模型。结果表明,该模型预测柑桔糖度值的相关系数分别为南丰蜜桔的R=0.970,脐橙的R=0.960。因此可以看出,应用激光诱导荧光高光谱成像对柑桔糖度值进行无损检测是一种很有效的方法。     

基于高光谱成像技术生长发育后期苹果糖度的无损检测

【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的"富士"苹果为对象,基于采集到的波长900~1 700nm高光谱数据,建立预测苹果糖度的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型,并比较主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)2种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用PCA方法可将全光谱压缩至9个主成分,采用SPA从全光谱的230个波长中提取出了13个特征波长,两者相比,SPA能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于SPA的PLS模型,其预测集相关系数为0.945,均方根误差为0.628°Brix。【结论】高光谱图像技术可以用于生长发育后期苹果糖度的无损检测,该技术的应用将有助于指导苹果的种植和适时采收。     

滑皮金桔糖度的近红外光谱无损检测技术

[目的]采用近红外光谱技术对滑皮金桔的糖度开展无损检测技术研究,为今后实现滑皮金桔在线糖度品质分级分选提供参考依据.[方法]以NIR Magic 1100型便携式果品近红外光谱分析仪为主要研究设备,对采集的滑皮金桔光谱分别进行S-G卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)处理,结合偏最小二乘法建立滑皮金桔糖度预测模型并进行验证.[结果]建模的最佳光谱波段为720~920 nm;光谱采用SG-smooth处理后建立模型的校正集相关系数为0.9531,校正集均方根误差为0.6436,相对分析误差为3.55,均优于采用SNV和MSC处理建立的模型效果.对预测模型进行验证显示,糖度预测值与实际值的相关系数为0.9582,均方根误差为0.5187,相对分析误差为3.24.[结论]采用近红外光谱快速检测滑皮金桔糖度可行,建立的预测模型稳定性好、精度较高,可为滑皮金桔在线分选及无损检测设备的开发提供技术参考.     

基于高光谱成像技术的新疆冰糖心红富士苹果分级和糖度预测研究

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究.在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理.提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76％ Brix,相对分析误差为2.44.在分级研究中,选择712 nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5％.结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究.     

近红外漫反射光谱技术测定砀山梨糖度的初步试验研究

应用傅里叶变换近红外漫反射技术快速获取梨子的近红外光谱信息,建立了光谱吸光度与梨子表面碰伤部位的糖度、梨子表面完好部位的糖度的相关关系,发现梨子表面碰伤以后的相关性比完好时要好得多,表明利用近红外光谱技术在全波长范围内无损检测梨子的糖度是可行且可靠的。     

近红外漫反射光谱技术测定砀山梨糖度的初步试验研究

应用傅里叶变换近红外漫反射技术快速获取梨子的近红外光谱信息,建立了光谱吸光度与梨子表面碰伤部位的糖度、梨子表面完好部位的糖度的相关关系,发现梨子表面碰伤以后的相关性比完好时要好得多,表明利用近红外光谱技术在全波长范围内无损检测梨子的糖度是可行且可靠的。     

冰糖橙及冰糖脐橙果实的总糖与总酸的变化规律

为增进对冰糖橙及冰糖脐橙果实发育全过程的了解，制定相关的生产管理措施，对其进行了总糖和总酸含量的测定。结果表明，在果实生长发育过程中，冰糖橙和冰糖脐橙果汁中总糖含量，7月25日至9月5日逐渐增加，以后增加趋缓，10月15日至11月25日又快速增加，总酸含量在7月25日至9月5日增加非常明显，以后增加开始减慢，10月15日至11月25日果实中酸含量下降最显著，基本上达到成熟时的水平。     

红肉脐橙果实发育过程中主要糖含量的变化

以气相色谱法测定了红肉脐橙(Citrus.sinensis (L) Osbeck cv.Cara Cara)果实发育过程中果肉和果皮的葡萄糖、果糖、蔗糖和总糖的含量变化,结果显示,红肉脐橙果肉中蔗糖主要在果实着色前积累,而葡萄糖和果糖主要于果实成熟期积累,成熟时果肉中葡萄糖、果糖和蔗糖含量的比例约为1∶1∶2,表明红肉脐橙果肉以积累蔗糖为主;果皮蔗糖含量也于果实着色前迅速增加,着色期和成熟期逐渐下降,而葡萄糖和果糖于着色期以较快的速度积累,成熟期维持在稳定而较高的水平,成熟时果皮葡萄糖、果糖和蔗糖含量的比例约为2∶2∶1,表明成熟红肉脐橙果皮以积累己糖为主。     

Bellamy和福本脐橙在广西的性状表现及其评价

[目的]研究Bellamy和福本脐橙在广西的性状表现。[方法]研究了Bellamy和福本脐橙在桂林的物候期、植物学特性、结果性能、果实性状、适应性与抗性,并作出了综合评价。[结果]Bellamy和福本脐橙均表现生长快、结果早,较抗旱。其中,Bellamy脐橙树势稍弱,树形开张,树冠扁圆头形,脐黄落果率为19．42％～39．46％,裂果率为3．18％～7．85％,4～5年生株产量为9．00～12．62kg,果实11月中下旬～12月上旬成熟,单果重为149．40～179．25g,固形物含量为10．2％～15．2％,甜酸适中,化渣,表现为早熟、高产、优质、脐黄中等、裂果少;福本脐橙树势稍旺、树形稍开张,脐黄落果率为8．21％～33．88％,裂果率为2．79％～14．7％,4～5年生株产量为7．83～24．63kg,果实11月上中旬～12月上旬成熟,单果重为225．05～286．40g,固形物含量为11．0％～13．4％,甜酸适中,化渣,表现为早熟、高产、优质．脐黄、裂果较少。[结论]2个品种均值得推广。     

江西省赣州脐橙产品包装研究

为有效宣传江西省橙乡赣州市,打造赣州市世界最大的优质脐橙基地,扩大赣州脐橙的影响,必须统一赣州市所有脐橙产品的包装,从而在对外销售时也能最大化的宣传橙乡赣州市。     

崀丰脐橙的选育及品种特性研究

崀丰脐橙是从华盛顿脐橙（Washington navel orange）中选育出来的优良芽变品种．该品种为中晚熟品种,果形美观,色泽鲜艳,品质优异,耐贮性好;适应性强,遗传性状稳定,坐果率可达1%～1．5％,适宜在高温多湿的南方地区推广栽培。     

脐橙果实糖积累与蔗糖代谢相关酶关系的研究

通过对“罗伯逊”脐橙果实发育过程中糖含量以及蔗糖代谢相关酶———蔗糖合成酶 (SS)和蔗糖磷酸合成酶(SPS)活性的测定 ,结果表明 :SS合成与分解方向的活性变化趋势相似 ,SS分解方向活性在果实的整个发育期的两次回升 ,分别是SPS和SS合成方向的活性上升阶段 ,它通过调节果实内蔗糖浓度来影响果实的库强 ;SPS和SS合成方向分别是花后 15 0d之前和花后 15 0d之后影响果实糖积累的主要酶 ,SS分解方向则是通过调节果实的库强来影响糖积累     

水分对脐橙果实体积增长的影响

于7—9月脐橙果实膨大期,连续达10 d晴天,进行树盘灌水,调查果实体积增长量和株产量。结果表明:灌水处理果实净增量曲线波动较未灌水处理的小,而且曲线高峰与低谷出现的时间和谷值有区别;8月上中旬,灌水处理曲线快速升高,而对照曲线逐步下降;平均株产量灌水处理(17.17 kg)大于对照(12.57 kg)。     

赣南不同脐橙品种果实体外抗氧化性的研究

分别以清除DPPH.、ABTS+.和.OH自由基效果综合评价赣南主栽的4个脐橙品种成熟果实的抗氧化性,结果表明:4个脐橙品种果肉清除3种自由基的效果,红肉与纽荷尔相似,林娜与朋娜相似;但红肉和纽荷尔清除3种自由基的效果分别显著地(P<0.05)高于林娜与朋娜。4个品种脐橙果皮清除DPPH.和ABTS+.自由基的效果与果肉一致,清除.OH自由基的效果纽荷尔、红肉、林娜3品种相似,但显著地高于朋娜(P<0.05)。4个脐橙品种果皮清除3种自由基效果均优于果肉。因此,从抗氧化角度考虑,纽荷尔、红肉脐橙值得在当地进一步扩大栽培面积,加工厂废弃的脐橙皮渣是可供利用的抗氧化资源。     

基于计算机视觉的脐橙分级系统研究

脐橙的检测方法目前主要还是采用劳动强度大、工作效率低、随意性大、客观性不强、也不符合当前标准化要求的人工检测方法。运用计算机视觉和模式识别技术,研究了基于计算机视觉的脐橙分级系统,首先对获取的图像分割出背景、脐橙本体和表面缺陷,再根据脐橙的分级标准,提取出果实横径、表面缺陷的特征参数,采用径向基神经网络对脐橙样本进行了等级识别,实现脐橙的自动检测与分级。