基于高光谱成像技术对番石榴可溶性固形物的快速测定

目的 研究基于高光谱成像技术对番石榴可溶性固形物(soluble solids content, SSC)的快速测定。方法 通过高光谱成像系统和全自动折光仪获得番石榴的表面反射光谱与SSC信息,选择Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换作为预处理手段,使用主成分分析评估预处理前后光谱的聚类变化。采用区间变量迭代空间收缩法、区间随机蛙跳法、自举软收缩法(bootstrapping soft shrinkage, BOSS)、变量组合集群分析提取特征波长,用于建立比较支持向量回归(supportvectorregression,SVR)和偏最小二乘回归(partialleastsquares regression, PLSR)预测模型。结果 预处理后光谱数据主成分聚类进一步分散, PLSR整体在预测集的回归效果比SVR更好, BOSS-PLSR为最优预测模型,预测集决定系数R_(2)^(p)为0.9216,均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为0.2366,剩余预测偏差(residual prediction deviation, RPD)为3.5710。结论 利用高光谱成像技术快速实现番石榴可溶性固形物测量是可行的。