不同冷冻复温条件下南果梨可溶性固形物含量的高光谱表征方法研究

张哲，王晓霞，陈佳楠，计宏伟，赵恩惠，郎元路，张金斗，俞苏苏，田津津

（天津商业大学 天津市制冷技术重点实验室，天津 300134）

在高光谱研究领域，目前的研究热点主要集中在对其方法本身的研究[4-7]。高光谱反射成像技术[8]主要利用光反射经果蔬组织吸收后成像所采集的光谱和图像信息，依靠所获得的具有高分辨率的空间信息和光谱信息，进行深层提取得到果蔬的特征波长，进而能对其综合品质进行快速且有效的检测。例如：Zhu等[9]利用高光谱成像技术对新鲜和冷冻解冻后的大比目鱼进行了有效的分类，Barbin等[10]提出了一种基于近红外波段的反射率图像处理算法，可快速可靠地识别鲜肉和冻肉。Cheng等[11]对不同解冻阶段草鱼的硬度进行了高光谱分析。

侯宝路等[12]利用高光谱成像系统拍摄了不同种类的梨的光谱图，预测梨的可溶性固形物含量和硬度，得到相关系数为0.898和0.923。Pallag等[13]通过抗氧化能力测定法（cupric reducing antioxidant capacity，CUPRAC）和铁离子还原/抗氧化能力法（ferricreducing abilityofplasma，FRAP），确定8种不同种类的水果抗氧化能力。Fan等[14]采用不同的预处理与变量选择方法并结合偏最小二乘法建立梨的校正模型，结果表明，可溶性固形物采用竞争性自适应重加权算法-连续投影法-偏最小二乘法（competitive adaptive reweighted sampling-successive projections algorithmpartialleastsquare，CARS-SPA-PLS）的相关系数和预测误差均方根（root mean square error of prediction，RMSEP）分别为0.876和0.491。

本文建立不同冷冻-复温条件下的高光谱模型，判别不同预处理方式对模型精度的影响。研究成果不仅可以扩大高光谱技术的应用领域，而且可以为研究果品的冷冻损伤提供技术支持，为果品冷藏和冻藏技术指标的确定提供指导，对低温伤害和冻害的预防具有重要意义。……