近红外光谱技术检测蔬菜品质的研究进展

近红外光谱无损检测是随着高科技发展应运而生的一门新技术，在不破坏样品的情况下对上述内部品质进行评价。该技术不同于传统的化学分析方法，它利用分子选择性地吸收辐射光中某些频率波段的光，产生的吸收光谱，来判定其对应物质的含量，对样品不产生破坏。本文介绍了国内外运用近红外光谱技术进行蔬菜品质检测的研究情况，分析了目前该技术运用于蔬菜品质检测还存在的问题和今后的研究方向，提出了可从建立单一指标的模型逐步完善形成综合模型等方法，提高预测模型的通用性和准确度。

基于光纤传感的富士苹果糖度检测试验研究

利用傅立叶光谱仪的智能光纤传感器 ,探讨了近红外光无损检测水果糖度的方法。通过主成分回归、偏最小二乘法和逐步回归法三种多元校正算法对水果光谱数据的分析 ,得出PLS模式水果糖度预测值和真实值的相关系数为 0 86 ,标准校正误差为 0 14 ,标准预测误差为 0 97,PCA模式水果糖度预测值和真实值相关系数为 0 85 ,标准校正误差为 0 4 7,标准预测误差为 1 2 7,而SMLR模式的水果糖度预测值和真实值相关系数为 0 72 ,标准校正误差为 0 72 ,标准预测误差为 2 10 ,研究结果表明 ,在 12 5 0 0～ 380 0cm- 1