一种基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量快速无损检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量快速无损检测方法。即利用光谱成像技术获取石细胞的光谱信息，将获取的光谱信息与石细胞含量经由光谱图像处理、数据分析和计算机建模，实现对梨果肉中石细胞含量快速无损检测。本方法具有分析速度快、成本低、测试重现性好、样品无需预处理等优点，适用于梨果肉中石细胞含量的快速无损检测，其有利于对梨品质进行快速品质分析，非常适合梨品质质量控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属石细胞含量的检测领域，尤其涉及一种基于多光谱成像技术的梨果肉中 石细胞含量的快速无损检测方法。
技术介绍
梨果实中石细胞由木质素和纤维素组成，在果肉中石细胞以单个或者成簇的形式 存在。石细胞是梨的重要品质指标，其含量高低直接影响到梨的口感和品质。因此，在梨新 品种的品质评价、种质资源研究和果实品质预测中都有必要对石细胞含量进行测定。目前 测定梨果实中石细胞的方法为现行国家农业标准NY/T1388-2007,以及盐酸处理法、自然酶 解法、碱（NaOH)处理法和冷冻处理法。上述方法预处理复杂，分析过程繁琐复杂，成本较 高。因而，无法快速、简便、低廉、可靠的预测。多光谱成像分析是一种无损、快速、简单、不需要样品预处理并将光谱信息和图像 信息融为一体的分析方法，因此非常适合质量控制与预测。近年来，该技术被广泛应用于农 产品质量与安全预测。目前国内外还未见有关基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量 快速无损预测方法的相关文章报道。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于多光谱成像技术的梨果 肉中石细胞含量的检测方法，为梨产品品质分析提供了新方法和新思路。 为了实现上述目的本专利技术采用如下技术方案： -种基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量快速无损检测方法，包括以下步 骤： a.采收梨果实后当天运回实验室，用洁净湿纱布将果实表面灰尘擦净，25°C左右 下晾干保存；并将果实的一部分作为校正集，另一部分作为预测集； b.全部果实果皮下收集果肉，包括外围和内膛果肉，放入冰箱中冷冻，得到样品； c.用常规检测方法获得全部样品的石细胞含量； d.利用光谱成像技术获取所有梨样本的石细胞的光谱图信息； e.将步骤d所获得的校正集中梨果肉中石细胞信息与步骤c所获得的校正集样本 的石细胞含量经由数据分析后，结合化学计量学方法建立模型； f.利用建立的模型，对预测集样品进行预测，光谱预测得到的石细胞含量值，并分 析其与梨果肉中石细胞含量实际值的差异，选取预测精度达到要求的梨果肉中石细胞含量 的模型，利用此模型能够实现对梨果肉中石细胞含量快速无损检测。 所述的，其特 征在于，所述步骤c具体包括以下：样品解冻，组织捣碎机捣碎或者离心机离心，再将经过 处理获得的果浆进行漂洗，重复3-4次，直至洗净，最后将收集的石细胞样品烘干至恒重， 称量，每个样品重复称量3次，石细胞含量计算公式如下：X=m/5*100%式中，X为果肉中 的石细胞含量，单位为g/l〇〇g;m为石细胞样品质量，单位为g;通过计算公式算得石细胞含 量。 所述的，其特 征在于，所述步骤d中，采用多光谱成像仪，波长为从可见光到近红外。 所述的，其特 征在于，所述步骤e中，采用最小二乘支持向量机回归法LS-SVM通过计算机建立模型；本 方法采用径向基核函数作为LS-SVM的核函数，核参数S2和惩罚系数Y取值分别为16和 0.0625,建立模型。 所述的，其特 征在于：所述的检测方法可以用于设计、建立一套光谱无损检测梨果肉中石细胞含量的自 动检测和分析装置，并能在此基础上将该装置应用扩展到梨等级的分选。 本专利技术的原理为：本专利技术介绍了一种基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量 快速无损检测方法，即利用光谱成像技术获取石细胞的光谱信息，将获取的光谱信息与石 细胞含量经由光谱图像处理、数据分析结合化学计量学方法建模，实现对梨果肉中石细胞 含量快速无损检测。此法具有操作简便、快速、无破损、检测成本较低等优点，有利于对梨品 质进行快速品质分析，非常适合质量控制与预测。 本专利技术的有益效果：本专利技术相比现有方法相比，该方法能够对梨果肉中石细胞进 行科学准确快速的鉴别，而且不破坏样品、不污染环境。本专利技术是基于多光谱成像技术的梨 果肉中石细胞含量快速、无损、无污染的预测方法，由梨果肉中石细胞含量与其光谱图像信 息经由数据分析结合化学计量学方法建立分析模型，实现对梨果肉中石细胞含量的快速无 损检测。【附图说明】 图1是不同成熟度样品在波长范围为400-1000nm的平均反射光谱图； 图2是背景剔除和图像分割后的光谱图像； 图3是所测石细胞含量建立模型校正集的实际值和预测值的关系散点图； 图4是所测石细胞含量建立模型预测集的实际值和预测值的关系散点图。【具体实施方式】 下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行 实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施 例。 本实施例包括以下步骤： (1)原料的选取与预处理 选取未熟、成熟和过熟砀山梨各60个（其中外围和内膛果实各30个），采收当天 运回实验室，用洁净湿纱布将果实表面灰尘擦净，晾干（25°C左右）保存备用；样品按照3:1 划分为校正集和预测集。 (2)供试样的制备以及获得化学信息： 从果皮2. 0mm以内到距核0.5mm处，收集5g的果酱，在-20°C储存24h，然后在 20000r/min的离心机中离心3min.在离心后的果酱中添加水，足够将其浸入，将上面的悬 浮物轻轻倒出。将这一步重复几次。将收集的石细胞烘干然后称重3次。 从果皮2. 0mm以内到距果核0. 5mm处收集5g果肉，放入-20°C冰箱中冷冻24h，样 品解冻后在20000r/min的离心机中离心3min，在离心处理之后的果浆中加入，如此反复漂 洗，直至洗净，最后将收集的石细胞在60-65°C下烘干至恒重，称量。每个样品重复3次，石 细胞含量计算公式如下：X=m/5*100%，公式中，X为果肉中的石细胞含量，单位为克每百 克（g/100g) ;m为石细胞质量，单位为克（g)。 不同成熟度梨果肉中石细胞含量如表1所示。 表1样品中石细胞含量分析 (3)梨果肉中石细胞含量检测方法的建立 a、光谱图像获取 光谱图像测定米用VideometerLab多光谱测量仪（VideometerA/S，Hersho丨m, 丹麦），其光谱范围为400-1000nm。多光谱成像系统进行定标板（白板、黑板和几何点板） 校准，样品进行多光谱图像获取时，正反各拍照一次，取平均值作为样品的光谱图像。 b、光谱图像预处理 获取的光谱图像首先用仪器自带图像处理软件进行去噪处理，然后采用典型判别 分析（CDA)和阈值设定完成背景剔除和图像分割；最后经过反射率动态定标板将梨果实图 像信息的灰度值转换成反射率值。 c、采用最小二乘支持向量机（LS-SVM)模型的建立 采用最小二乘支持向量机回归法对上述样本建立定量分析模型，本方法采用径向 基核函数作为LS-SVM的核函数，核参数S2和惩罚系数y取值分别为16和0. 0625。 采用此算法建立检测石细胞含量的模型。如图3所示，在校正集中，R和SEC分别 为 0? 922 和 0? 090 ; d、模型验证 利用建立的模型，对预测集样品进行预测，光谱预测得到的石细胞含量值，并分析 其与梨果肉中石细胞含量实际值基本一致，表明这个模型具有较好的拟合程度和预测能 力，所建模型具有可行性。图4所示，利用建立的石细胞校正集模型，验证预测集样品，预测 集中，R值为〇. 908,SEP为0. 113,预测效果良好。表明能够实现对梨果肉中石细胞含量快 速无损检测。【主权项】1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多光谱成像技术的梨果肉中石细胞含量快速无损检测方法，包括以下步骤：a.采收梨果实后当天运回实验室，用洁净湿纱布将果实表面灰尘擦净，25℃左右下晾干保存；并将果实的一部分作为校正集，另一部分作为预测集；b.全部果实果皮下收集果肉，包括外围和内膛果肉，放入冰箱中冷冻，得到样品；c.用常规检测方法获得全部样品的石细胞含量；d.利用光谱成像技术获取所有梨样本的石细胞的光谱图信息；e.将步骤d所获得的校正集中梨果肉中石细胞信息与步骤c所获得的校正集样本的石细胞含量经由数据分析后，结合化学计量学方法建立模型；f.利用建立的模型，对预测集样品进行预测，光谱预测得到的石细胞含量值，并分析其与梨果肉中石细胞含量实际值的差异，选取预测精度达到要求的梨果肉中石细胞含量的模型，利用此模型能够实现对梨果肉中石细胞含量快速无损检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郑磊，刘长虹，颜玲，刘伟，林茂先，杨剑波，秦改花，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34