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摘要:水果的成熟度是反映水果质量的一个重要指标，它决定了水果的采摘时间以及消费者的购物欲望。从古至今，我国一直是水果生产大国，但是水果商品化程度低，在国际水果市场上缺少市场竞争力。传统的水果成熟度检测方法多依赖于人工判别，存在着对人员依赖性强、费时、可靠性差的缺点。因此，水果成熟度的识别不仅有助于提高果品的质量，提高劳动效率，使果农收入增多，同时也将使我国的水果产业的整体水果逐步提高，提升我国果品产业的市场竞争力。
近红外光谱分析技术是一种有效的农产品无损失测量技术，具有快速、无损等特点。本文即通过可见近红外光谱的无损检测技术研究西红柿的成熟度，建立检测西红柿成熟度的校正模型，并分析校正集和验证集的精度。从全文分析可知，将西红柿成熟度分为Green、Breaker、Turning、Pink、Light-red和Red六类，且总的建模精度91%以上。
关键词：近红外；无损检测；水果；西红柿；成熟度
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论-1
1.1 课题研究背景与意义-1
1.2 国内外研究概况-3
1.3 本课题的章节安排-5
第2章 可见/近红外光谱检测技术-7
2.1 近红外光谱检测技术概述-7
2.2 近红外光谱检测技术的理论基础及其特点-7
2.3 近红外光谱的采集方法-10
2.4 近红外光谱检测技术操作流程-10
2.4.1 选择有代表性的样品-11
2.4.2 测量样本的近红外光谱-11
2.4.3 选择适当的方法对原始光谱进行预处理-12
2.4.4 采用标准或认可的参考方法测定样本的基础数据-13
2.4.5 建立数学校正模型-13
2.4.6 评定校正模型-13
2.4.7 测定未知样本的组成或性质-14
2.5 近红外光谱分析中的化学计量学方法-14
2.5.1 多元线性回归法-14
2.5.2 主成分分析法-14
2.5.3 最小二乘法-15
2.6 本章小结-15
第3章 实验部分-17
3.1 实验光谱仪介绍-17
3.2 MATLAB7.0数据处理软件-18
3.3 样品的准备-19
3.4 近红外光谱的采集-19
3.5 偏最小二乘回归模型的建立-19
3.6 对建模变量筛选方法的选择-20
3.6.1 UVE-PLS原理与算法-20
3.6.2 MC-UVE方法-21
3.7 本章小结-21
第4章 结果与讨论-23
4.1 近红外原始与预处理光谱分析-23
4.1.1 原始光谱-23
4.1.2 平均光谱-25
4.2 建模精度分析-26
4.3 本章小结-29
第5章 结论与展望-31
参考文献-33
致 谢-35