砀山酥梨（Pyrus bretshneider cv.Dangshan Su），属白梨（Pyrus bretshneider Rehd）系品种，其外表黄亮，肉质酥脆，营养价值丰富，深受消费者喜爱。本试验基于高光谱图像技术对砀山酥梨的2个主要性状（硬度、含水量）进行无损检测，经过卷积平滑（SG）和多元散射校正技术（MSC）预处理，连续投影算法（SPA）提取特征波长，构建无损检测果实品质的预测模型（即多元线性回归模型）应用于果品分级，结果证明基于高光谱图像技术的无损检测理论上是可行的。目前，利用高光谱图像技术分析砀山酥梨的内部品质与光谱数据相关性，并建立预测模型应用于分级中的研究鲜有报道，因此本试验具有代表性。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言1
1 试验材料及方法3
1.1 砀山酥梨样品3
1.2 高光谱图像采集与处理3
1.2.1 高光谱图像采集3
1.2.2 高光谱数据预处理5
1.3 样品硬度实测6
1.4 样品含水量实测6
1.5 特征波段的选取6
1.5.1 砀山酥梨硬度高光谱特征波段6
1.5.2 砀山酥梨含水量高光谱特征波段7
2 SPAMLR模型的建立与结果分析7
2.1 硬度相关性建模8
2.2 含水量相关性建模8
3 讨论8
致谢9
参考文献9高光谱图像技术在砀山酥梨果实主要性状无损检测中的应用
引言
引言:砀山酥梨（Pyrus bretshneider cv.Dangshan Su），属白梨（Pyrus bretshneider Rehd）系品种，原产于安徽省砀山县，肉质酥脆甘甜，故名砀山酥梨。砀山酥梨外表黄亮，肉质酥脆，营养价值丰富，深受消费者喜爱，除鲜食外，它还可加工成梨酒、梨膏梨糖和罐头等，是食品工业的重要原料，也是我国梨外销的主要品种之一。但近年来，由于品种退化、栽培管理不善等原因，砀山酥梨的风味口感水平持续下滑，其果肉变粗，口感多渣，严重影响砀山酥梨的风味和品质[1]。只 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: &351916072& 
有拥有良好的内外品质，砀山酥梨才能在不断更迭的果蔬市场立足，因此，如何提高改良砀山酥梨的内部、外部品质是农户一直以来关心的问题。当然，除了这种直接的改变方式，还有一些间接的，如引入果品分级方法，内外品质皆优的果品可直接作鲜食产品销售，而一些内部风味口感次之的产品可分类出来作其他用途。在很多国家都有很明确的基于水果内部品质和种类差异的分级标准，不同级别的水果价格和受欢迎度大有差异。这样一来，分级方法就显得尤为重要。过去常使用的分级方法大都是根据肉眼判断或者破坏型的机械方法对水果进行分级，这些方法不但破坏水果本身、造成不必要的浪费，而且效率较低、准确率一般[2]，无法准确检测水果内部品质，同时也增加了农户的金钱、时间成本负担。因此，为保证砀山酥梨产业的迅速发展，提高砀山酥梨在市场上的竞争力，研究简单、快速、无损、精准的果品内部品质无损检测方法尤为重要。
无损检测技术是指在保障产品原有的状态下进行物质提取检测的一种方法，是一种非破坏性的检测技术[3]，即既不破坏农产品本身，也可使农产品的分级更加精准可靠。主要的无损检测技术有声学检测技术、力学特性检测技术、光学检测技术、核磁共振检测技术、X射线检测技术等。而在当前无损检测技术中，光学检测技术是被认为对内部检测是最有成效的检测方法[3]。
目前，在对农产品内外品质的检测、对农产品内部品质进行变量选择等相关的研究中，主要采用可见光图像检测和基于传统可见－近红外光谱或近红外点光谱数据等较成熟的技术，但是它们通常只能测量果品的某个小区域[4]，因而无法获取农产品内部品质有效信息[10]。而高光谱图像技术与上述技术不同的是，它由三维数据组成，集中了光学、电子学、信息处理以及计算机科学技术，完美融合传统成像技术和光谱技术，可以在可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内获取上百个非常窄的光谱连续的影像数据，这些数据的光谱分辨率可达到纳米数量级，依据这些数据可深入挖掘感兴趣的特征信息[2]。高光谱图像技术最初应用于遥感应用中，后被发展应用于多个领域，如天文学、农学、医学等领域，近年来，高光谱图像技术被广泛应用于农产品品质检测中，如美国农业部仪器与传感试验室(ILS)从1998年起开始高光谱图像在农畜产品品质与食用安全性检测中的研究，Cheng et al.应用高光谱图像检测黄瓜损伤情况[3]，YuHui Yeh等人[7]利用高光谱图像检测草莓叶炭疽病；Piotr Baranowski等人[8]应用高光谱图像对损伤后的苹果进行监督分类；Baicheng Li等人[9]基于高光谱图像技术对梨的可溶性固形物和硬度进行无损检测，等等。这些研究无不显示高光谱图像技术愈来愈受到研究者重视，其在果品无损检测、分级中的影响日益增大。而随着具有快速、无损、可靠等特点的高光谱图像技术在国内外的普及，以及农产品品质在人民生命安全和国民经济发展中占有重要战略地位，我国也越来越多学者基于高光谱图像技术对农产品内部品质进行无损检测的研究，如洪添胜等人[3]利用高光谱图像技术对雪花梨含糖量和含水量进行无损检测，并建立模型预测雪花梨鲜重；郭恩有等人[11]无损检测脐橙糖度并作预测；张嫱等人[12]提取高光谱图像感兴趣区域分析冷害发生后油桃的高光谱特性，也有基于高光谱图像技术对长枣[5]、苹果[13]等水果进行的无损检测研究的。
因而近年来，利用高光谱图像技术进行农产品内部品质无损检测已成为一个研究热点[5]。目前，该技术已应用于无损测定与分析果品内部品质中，如检测果品含水量、淀粉含量、硬度、酸度、糖度、可溶性固形物等，其作为一种无损鉴别水果种类和级别的方法，有助于提高水果的分类效率和减少潜在的经济损失，同时也能提高消费者的满意度，增强水果业的发展[6]。

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