一種便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀的研制

郭亞 程亮 秦斌

摘要糖度是判斷蘋果質(zhì)量好壞的一個(gè)重要參考標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)蘋果糖度的檢測(cè)問題，設(shè)計(jì)了一種以Cortex-A9為內(nèi)核、以自研發(fā)的可見-近紅外光譜儀（波長范圍400～1 000 nm）作為光譜檢測(cè)裝置、以Linux為操作系統(tǒng)的便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀。以山東煙臺(tái)的100個(gè)紅富士蘋果為材料，采集了漫透射檢測(cè)方式下基于自收發(fā)光機(jī)構(gòu)的蘋果漫透射光譜曲線，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)樣本的全光譜曲線使用了平均法和Savitzky-Golay卷積平滑光譜預(yù)處理方法，將預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)按波峰位置劃分區(qū)間，并分別按照全光譜范圍和所劃分區(qū)間的波段范圍建立PLS模型來預(yù)測(cè)蘋果的糖度含量。結(jié)果表明，經(jīng)預(yù)處理后的全光譜數(shù)據(jù)所建立的PLS模型預(yù)測(cè)效果最好，優(yōu)于按波峰劃分區(qū)間所建立的PLS模型，其校正相關(guān)系數(shù)為0.96、預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.87，校正均方根誤差為0.31、預(yù)測(cè)均方根誤差為0.34。同時(shí)對(duì)儀器工作時(shí)的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試結(jié)果得出檢測(cè)精度可控制在±0.2 Brix以內(nèi)，模型預(yù)測(cè)精度滿足現(xiàn)場快速檢測(cè)應(yīng)用要求。

關(guān)鍵詞糖度；蘋果；近紅外光譜；便攜式；無損檢測(cè)；嵌入式系統(tǒng)

中圖分類號(hào)TP23文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2017）14-0191-08

AbstractSugar content is an important reference standard to judge the quality of apple，a portable apple soluble solids content spectrometer was designed with CortexA9 as controller，selfdeveloped nearinfrared spectrometer（the wavelength range of 400 to 1 000 nm） as spectrum detector，Linux as embedded operating system.The total number of 100 apple samples from Yantai，Shandong Province were used as the test objects.Collecting optical transceiver diffuse transmission spectral curves，combined with the method of chemometrics，the full spectrum of the sample was processed by averaging method and SavitzkyGolay convolution smoothing spectral pretreatment method，and the spectral data of pretreatment were divided according to the wave peak position，then PLS model was established to predict the sugar content of apple.Experimental results showed that the full spectrum of PLS models set up in average and smooth pretreatment way were better than that of divided by wave peak position.The correlation coefficient of Rc=0.96，the Rp=0.87，root mean square error RMSEC=0.31，RMSEP=0.34.Meanwhile，work to predict the stability of the instrument were tested，the test results obtained detection accuracy could be controlled within ± 0.2Brix，the prediction accuracy of the model met the requirements of onsite inspection applications.

Key wordsSugar content；Apple；Near infrared spectrum；Portable；Nondestructive inspection；Embedded system

隨著人們生活水平的提高，消費(fèi)者對(duì)蘋果的品質(zhì)有了更高的要求。從過去單一的追求外觀形狀、色澤、有無蟲眼等發(fā)展到酸度、甜度、有無農(nóng)藥殘留等內(nèi)部品質(zhì)的要求。但傳統(tǒng)的蘋果分選只能依賴于人眼通過經(jīng)驗(yàn)辨別它的外部特征進(jìn)行分級(jí)，蘋果的外觀質(zhì)量并不能反映其內(nèi)在的品質(zhì)，且人工分選容易受到外界光線、個(gè)人工作狀態(tài)等影響，準(zhǔn)確性和效率較低。近紅外光譜技術(shù)的發(fā)展，為蘋果糖度的快速、無損檢測(cè)提供了技術(shù)支持。近年來，大量的研究將可見-近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于水果內(nèi)部品質(zhì)的檢測(cè)分析[1-3]：常冬等[4]以蘋果作為試驗(yàn)樣本，對(duì)3種不同的近紅外光譜分析儀從檢測(cè)方式、處理方法和儀器參數(shù)等方面進(jìn)行比較，并對(duì)實(shí)際的使用效果做分析對(duì)比，為使用者挑選購買相關(guān)產(chǎn)品提供了有力的參考；王加華等[5]采集了幾種不同溫度下的蘋果漫透射光譜數(shù)據(jù)，使用二階導(dǎo)數(shù)和卷積平滑方法進(jìn)行光譜預(yù)處理并結(jié)合PLS建模，同時(shí)使用斜率-偏差法對(duì)溫度進(jìn)行了校正，使得在不同溫度下的預(yù)測(cè)精確度得以提高，增大了儀器對(duì)溫度的適應(yīng)性；代芬等[6]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行特征波段的挑選，提高了蘋果糖度模型的預(yù)測(cè)精度和模型性能。Antonucci等[7]利用便攜式近紅外光譜儀，結(jié)合PLS 建模，檢測(cè)了小蜜橘和柑橘的可溶性固形物含量；Chauchard F等[8]應(yīng)用便攜式光譜儀檢測(cè)葡萄的酸度。Jha等[9]采用多元散射校正（MSC）的預(yù)處理方式和多元線性回歸（MLR）建模對(duì)蘋果的總固形物、酸度和糖度進(jìn)行了預(yù)測(cè)效果的研究。Greensill等[10]、McGlone等[11]、Schaare等[12]對(duì)水果檢測(cè)時(shí)的光譜采集方式進(jìn)行了研究和比較，得出漫透射式檢測(cè)效果最好的結(jié)論。以上研究建立的蘋果糖度模型穩(wěn)定可靠，但局限于實(shí)驗(yàn)室，不適用于現(xiàn)場實(shí)時(shí)快速檢測(cè)，并且成熟使用的產(chǎn)品較少；而國外公司的成熟產(chǎn)品不斷進(jìn)入我國水果市場，給實(shí)際的生產(chǎn)銷售帶來便利的同時(shí)也存在著價(jià)格高昂、操作復(fù)雜、售后服務(wù)困難等問題。為此，筆者設(shè)計(jì)了基于可見-近紅外光譜技術(shù)的蘋果糖度無損檢測(cè)儀，并以紅富士蘋果為試驗(yàn)對(duì)象，建立蘋果糖度的近紅外光譜PLS 模型，并對(duì)模型可靠性、穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證，得到適用于該儀器的檢測(cè)蘋果糖度的近紅外光譜模型。

1便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀的設(shè)計(jì)

1.1便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀的硬件設(shè)計(jì)蘋果糖度無損檢測(cè)儀的硬件系統(tǒng)主要包括光譜儀、收發(fā)光機(jī)構(gòu)、ARM核心開發(fā)板（包括核心處理板、WiFi模塊、觸摸顯示屏）及外圍配套電路等幾大部分，其結(jié)構(gòu)框圖見圖1。收發(fā)光機(jī)構(gòu)讓光源發(fā)出的光有效透射和被光譜儀接收，光譜儀用來采集蘋果采樣點(diǎn)的漫透射光譜，ARM核心處理板完成數(shù)據(jù)的處理，WiFi模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸，觸摸顯示屏完成人機(jī)交互。

1.1.1光源的選擇。光源是水果無損檢測(cè)儀的重要組成部分，光源選擇的正確與否直接關(guān)系到儀器的穩(wěn)定性和檢測(cè)的精度，甚至于開發(fā)的成敗。在能夠反映水果特征峰的波段內(nèi)

光源必須要能保證足夠的強(qiáng)度和穩(wěn)定性，二者直接關(guān)系到檢測(cè)儀的信噪比高低[13]。同時(shí)，光源所能涵蓋的波長范圍也決定著儀器對(duì)波長的檢測(cè)范圍。

目前，近紅外光譜技術(shù)采用的光源有很多種，常用的有鹵素?zé)?、發(fā)光二極管（LED）和激光等作為光源，表1為3種類型光源的對(duì)比。因?yàn)樵撗芯恳蕴O果為主，采用的是漫透射的檢測(cè)方式，通過試驗(yàn)和調(diào)研，為了能夠獲得穩(wěn)定的近紅外光譜，又綜合考慮其發(fā)熱、價(jià)格、使用壽命等多方面因素，最終采用了穩(wěn)定性較好又能提供足夠發(fā)光強(qiáng)度的鹵素?zé)簦吞?hào)為“EYE JCR 12 V 100 W”。

鹵素?zé)羰前谉霟舻囊环N，燈絲和外殼分別由鎢絲和石英玻璃制成，玻璃外殼內(nèi)填充有鹵素氣體。設(shè)計(jì)中使用的光譜儀響應(yīng)波段為400～1 000 nm，水果樣品在其中的連續(xù)光譜區(qū)域500～1 000 nm 內(nèi)具有明顯的特征峰。其光譜曲線如圖2所示，該光源在400～1 000 nm的光譜區(qū)域內(nèi)能夠達(dá)到較高的發(fā)光強(qiáng)度和穩(wěn)定性。

1.1.2光路的布置。光路布置方式是根據(jù)檢測(cè)方式而決定的，設(shè)計(jì)采用的是漫透射型檢測(cè)方式，從裝置的操作便利和機(jī)構(gòu)的簡易考慮，最終采用光纖導(dǎo)出，同時(shí)與收光口保持對(duì)稱的結(jié)構(gòu)形式。收發(fā)光機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)和實(shí)際效果分別如圖3、4所示。

光源的收發(fā)件安裝于光譜儀之上，與光源之間在空間上存在一定的距離，使用一條光纖將光源的光傳導(dǎo)至收發(fā)光機(jī)構(gòu)的發(fā)光口處。不同介質(zhì)所制成的光纖所能傳遞的波長范圍和效率均有差異，而石英光纖具有傳導(dǎo)波長范圍大（0.38～2.10 μm）、機(jī)械強(qiáng)度和彎曲性能均較好等優(yōu)勢(shì)。但普通商品化石英光纖一般光通量低、受光面積小，不能滿足蘋果透射光譜檢測(cè)的實(shí)際需要，故經(jīng)與光纖廠家溝通，定制了受光口徑8 mm的石英光纖。為進(jìn)一步增強(qiáng)發(fā)光口的光照強(qiáng)度，在光纖前端加裝了聚焦透鏡，透鏡安裝在鹵素?zé)舻臒舯裹c(diǎn)所在的位置，如圖5所示。

1.1.3光譜儀。在便攜式水果糖度無損檢測(cè)儀器中光譜儀的作用是將光纖傳導(dǎo)回來的光通過CCD傳感器轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再進(jìn)行放大、濾波、整形和A/D轉(zhuǎn)換一系列的處理后，將轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號(hào)傳送至核心處理板進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。該研究中采用經(jīng)典的切尼-特納（Czerny-Turner）對(duì)稱式光學(xué)結(jié)構(gòu)[14]基于平面光柵自行開發(fā)的微型光譜儀，其實(shí)物如圖6所示。

為滿足可見-近紅外段光譜檢測(cè)的要求，該研究選用了日本索尼公司的ILX511CCD傳感器，用于將成像系統(tǒng)焦平面上的光譜能量接收，表2中列出了該CCD傳感器的具體參數(shù)，圖7為其光譜響應(yīng)曲線。

1.1.4附件模塊。為提高操作效率，保證一定的用戶體驗(yàn)，該設(shè)計(jì)采用微動(dòng)開關(guān)觸發(fā)的方法實(shí)現(xiàn)控制水果的檢測(cè)。具體實(shí)現(xiàn)方式為將微動(dòng)開關(guān)置于收發(fā)光口兩個(gè)閉光橡皮圈之間，每次水果檢測(cè)時(shí)觸動(dòng)微動(dòng)開關(guān)，給到核心控制板IO口一個(gè)低電平實(shí)現(xiàn)觸發(fā)檢測(cè)。結(jié)合收發(fā)光機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)形式和體積兩方面考慮，微動(dòng)開關(guān)最終選擇型號(hào)為“歐姆龍V-156-1C25”，其實(shí)物如圖8所示。

1.1.5蘋果糖度檢測(cè)儀樣機(jī)及硬件平臺(tái)。由于該研究中采用的光源是發(fā)熱量較大的鹵素?zé)?，且糖度檢測(cè)儀殼體密閉性較好，光譜儀CCD對(duì)溫度有一定的要求。為保證儀器的穩(wěn)定性能，在殼體兩側(cè)分別安裝一個(gè)風(fēng)扇，用于降低儀器殼體內(nèi)部的溫度。如圖9和圖10分別為便攜式糖度檢測(cè)儀的樣機(jī)和硬件平臺(tái)。

1.2便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀的軟件設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)所采用的核心處理板選用Linux嵌入式操作系統(tǒng)，在該操作系統(tǒng)下，編寫相應(yīng)的程序，其主要作用是將光譜儀采集到的光譜信息轉(zhuǎn)換成方便數(shù)據(jù)處理的文檔格式，結(jié)合糖度預(yù)測(cè)模型，同時(shí)在觸摸顯示屏上進(jìn)行預(yù)測(cè)糖度值的顯示，采集的光譜數(shù)據(jù)也可以TXT文本格式進(jìn)行保存?？筛鶕?jù)不同實(shí)驗(yàn)的需要，在軟件上對(duì)光譜儀進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)置，包括背景光譜的采集、光源光譜的采集、積分時(shí)間設(shè)置、平滑度設(shè)置和平均次數(shù)設(shè)置等。此外，軟件系統(tǒng)還具有水果類型選擇、偏移值校正（對(duì)于檢測(cè)儀使用過程中出現(xiàn)的檢測(cè)值誤差，根據(jù)實(shí)測(cè)值和檢測(cè)值的偏移值進(jìn)行手動(dòng)設(shè)置補(bǔ)償）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及拷貝等基本功能。觸摸顯示屏的作用是對(duì)裝置的軟件進(jìn)行操作，以及對(duì)被測(cè)樣品的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行顯示。軟件的操作界面如圖11所示，界面直觀易操作，在正常情況下，直接點(diǎn)擊開始按鈕就可以進(jìn)入工作狀態(tài)。

2便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀的試驗(yàn)

2.1試驗(yàn)材料及樣品處理測(cè)試所使用的樣本是產(chǎn)地為山東煙臺(tái)的紅富士蘋果，采購自深圳市南山區(qū)水果批發(fā)市場。購回后的樣本，經(jīng)人工挑選確認(rèn)大小合適、形狀規(guī)則及表面無損傷后作為供試樣本。使用濕毛巾將水果表面的灰塵擦洗干凈，以排除表面雜物對(duì)光譜采集的影響。樣本蘋果在室溫下放置1 d后，每個(gè)蘋果在赤道部位分隔120°，取1個(gè)光譜和糖度的測(cè)試點(diǎn)，并按順序依次對(duì)其編號(hào)，如圖12所示。

2.2光譜數(shù)據(jù)的采集在該設(shè)計(jì)中采用水果靜止放置采集漫透射光譜的檢測(cè)方式。上電使光源預(yù)熱10～15 min，待光譜儀采集到的光譜曲線穩(wěn)定后方可進(jìn)行樣本光譜的采集工作。在采集的過程中將積分時(shí)間調(diào)整為80 ms，平均采集3次，平滑窗口大小設(shè)置為6，以CCD的原始響應(yīng)，先后采集暗場光譜和參比（光源）光譜，如圖13所示，以光譜儀收光口被堵住時(shí)采集到的光譜信號(hào)作為暗場光譜，以空氣作為背景白板反光時(shí)測(cè)得的光譜信號(hào)作為參考光譜， 最后將采集到的樣本漫透射光譜進(jìn)行透射率（T%）的轉(zhuǎn)換。

透射率即透過樣品的透射光強(qiáng)與入射光強(qiáng)的比值，在透射模式下可以測(cè)量樣品的透射率。透射率的測(cè)量遵循以下公式：

式中，Sλ為在波長處的樣品光譜；Dλ為在波長處的暗背景光譜；Rλ為在波長處的參考光譜。

圖14所示為采集的100個(gè)樣本的漫透射光譜曲線。由圖14可見，采集的蘋果漫透射光譜曲線兩端區(qū)域均存在噪聲，在設(shè)計(jì)過程中選取波長520～940 nm的波段作為蘋果糖度定量分析的光譜數(shù)據(jù)。

2.3蘋果糖度的理化分析糖度是評(píng)判水果質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，果蔬中的可溶性固形物的含量（SSC）通?？梢源笾卤硎酒涮嵌戎?。國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 12295—1990《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的測(cè)定折射儀法》規(guī)定了水果可溶性固形物的檢測(cè)原理及方法[15-16]。

可溶性固形物是指液體或流體食品中所有溶解于水的化合物的總稱，包括糖、酸、維生素、礦物質(zhì)等。果蔬在榨汁后形成的汁液中可溶性固形物的含量與它的折光率成正比例關(guān)系[17]，所以通過汁液的折光率可以求出它的可溶性固形物含量，即可近似為糖度的含量。

在蘋果上標(biāo)記采集光譜的位置，取直徑約為2.5 cm的半球狀果肉（用專業(yè)的挖果工具進(jìn)行），削去果肉上的果皮，用家用蒜泥器將其榨汁并保存在小燒杯中，采集到的果汁經(jīng)3層紗布過濾后通過漏斗滴到數(shù)字折光儀的檢測(cè)棱鏡面上（每次均保證果汁面與折光儀檢測(cè)口平齊），按下“開始”鍵進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量，待糖度值顯示穩(wěn)定后則記錄下數(shù)值做為其糖度參考值。此次設(shè)計(jì)從100個(gè)蘋果共300個(gè)采樣點(diǎn)中得到可溶性固形物含量分布，其含量分布服從正態(tài)分布，如圖15所示，具體糖度含量分布在9～15 Brix?？倶颖緮?shù)86%的蘋果在10～14 Brix的糖度范圍內(nèi)。為了提高模型檢測(cè)的精確度，所建立的糖度預(yù)測(cè)模型主要針對(duì)糖度值在10～14 Brix范圍的蘋果。

2.4糖度預(yù)測(cè)模型的建立與檢測(cè)

2.4.1果皮對(duì)檢測(cè)的影響。為研究蘋果的表皮顏色對(duì)光譜測(cè)量是否存在影響，從樣本中選取20個(gè)表皮顏色差異較大的蘋果進(jìn)行測(cè)試。對(duì)選取的20個(gè)樣本的陽面、陰面各標(biāo)記一個(gè)測(cè)試部位，對(duì)選取的部位分別在蘋果完好和削去果皮的情況下測(cè)試其光譜曲線，如圖16為蘋果的一個(gè)采樣點(diǎn)在完整和去皮情況下的光譜曲線對(duì)比圖，同時(shí)對(duì)測(cè)試點(diǎn)的果肉進(jìn)行糖度值的測(cè)試，如表3為20個(gè)樣本果陽面和陰面糖度值差距的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

對(duì)上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析，可知在有無果皮的情況下，光譜曲線的走勢(shì)基本一致，波峰、波谷位置也相同，只是光譜的透過率幅值存在差異，在有果皮的情況下，光譜透過率的幅值要高于無果皮的情況。由以上試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可得，果皮不會(huì)改變蘋果的漫透射光譜曲線的走勢(shì)，但對(duì)其透過率曲線的幅值有一定影響。

2.4.2糖度預(yù)測(cè)模型的建立。在建立蘋果糖度預(yù)測(cè)模型之前，要對(duì)蘋果采樣點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，為減小單次采樣誤差，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)在采樣條件不變的情況下連續(xù)采集3次求平均的方法進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的采集。隨后，對(duì)采集到的光譜數(shù)據(jù)選取最佳的窗口長度進(jìn)行Savitzky-Golay卷積平滑濾波，將采集到的100個(gè)樣本蘋果共300個(gè)采樣點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)按照13∶2 的比例分成校正樣本集和預(yù)測(cè)樣本集，運(yùn)用PLS模型算法進(jìn)行不同光譜波段數(shù)據(jù)的建模，找到效果最好的建模波段并用預(yù)測(cè)集樣本進(jìn)行驗(yàn)證。最后，將模型導(dǎo)入到糖度檢測(cè)儀，對(duì)其檢測(cè)準(zhǔn)確度進(jìn)行校正后做穩(wěn)定性的測(cè)試。

2.4.2.1光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理。使用平均法消除單次采樣的誤差。 由于受到蘋果上機(jī)檢測(cè)時(shí)自身晃動(dòng)漏光、儀器振動(dòng)、電路噪聲等隨機(jī)誤差的影響，在保持采樣條件不變的情況下對(duì)一個(gè)樣本的同一個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的連續(xù)多次采集時(shí)光譜曲線會(huì)存在著輕微的波動(dòng)。為減小這種光譜曲線的波動(dòng)給后續(xù)建模帶來的影響，遂采用連續(xù)采集3次光譜數(shù)據(jù)對(duì)其求平均的方法來降低光譜曲線的波動(dòng)性，如圖17為同一采樣點(diǎn)連續(xù)采集3次的光譜曲線。

使用平滑的預(yù)處理方法消除光譜噪聲。在使用Savitzky-Golay卷積平滑濾波時(shí)，窗口長度的選擇尤為關(guān)鍵。如果在平滑去噪濾波的過程中，窗口長度選擇過大則會(huì)導(dǎo)致過度平滑，使一些細(xì)節(jié)信息丟失； 反之，濾波效果不佳，噪聲依然存在，影響建模質(zhì)量。如圖18所示，從上至下是平均光譜和窗口寬度分別為5、7、9時(shí)的光譜曲線圖，對(duì)比可知，在窗口長度為9時(shí)光譜曲線能夠得到較好的平滑效果。

2.4.3模型的建立。根據(jù)蘋果的光譜曲線，找到曲線中的3個(gè)特征波峰，以這3個(gè)波峰為分界點(diǎn)將全光譜段分為504.34～926.89、654.25～810.31、705.17～926.89、810.31～926.89 nm 4個(gè)不同的建模波段范圍，如圖19所示為4個(gè)波段的分區(qū)圖。

根據(jù)以上4個(gè)分區(qū)分別建立PLS糖度預(yù)測(cè)模型，將之前

分好的校正和預(yù)測(cè)集樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行模型的驗(yàn)證，通過模型計(jì)算后得到模型的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，其結(jié)果如表4所示，建立的模型其函數(shù)表達(dá)式為

式中，y為預(yù)測(cè)的糖度值；x1，x2，x3，…，xn為參與建模的各個(gè)不同頻率波長點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的光譜透過率數(shù)值。

從表4中可以看出，經(jīng)3次采樣后平均以及窗口長度為9的平滑處理后基于全光譜（504.34～926.89 nm）建立的PLS數(shù)學(xué)模型檢測(cè)效果最好，其校正集評(píng)價(jià)性能指標(biāo)校正相關(guān)系靈敏為0.96，校正均方根誤差為0.31，預(yù)測(cè)集評(píng)價(jià)性能指標(biāo)預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.93，預(yù)測(cè)均方根誤差為0.34。

在完成建模后需進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證，以檢驗(yàn)實(shí)際預(yù)測(cè)效果，將之前分好的校正集樣本和預(yù)測(cè)集樣本數(shù)據(jù)分別用得到的模型進(jìn)行糖度值的預(yù)測(cè)，并與實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較，通過模型計(jì)算后與實(shí)際糖度值對(duì)比的效果如圖20所示。

由圖20可得，蘋果中的糖度與其在504.34～926.89 nm漫透射光譜波段有較大的線性相關(guān)性，該研究中所選取的波段范圍和建模方法是可行的；預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的差值控制在±0.4 Brix以內(nèi)，可以看出該模型的預(yù)測(cè)效果較為理想。但作為實(shí)際的產(chǎn)品使用時(shí)需采用校正差值的方法減小檢測(cè)誤差，同時(shí)需要保證糖度檢測(cè)儀的穩(wěn)定性。

2.5穩(wěn)定性測(cè)試在系統(tǒng)精度要求得到滿足之后，有必要就整個(gè)糖度檢測(cè)儀做一些重復(fù)性的測(cè)試，以保證其穩(wěn)定性。導(dǎo)入模型至糖度儀后，在使用之前選取6個(gè)蘋果進(jìn)行糖度儀檢測(cè)值與實(shí)測(cè)值的比較，求取平均誤差后，使用檢測(cè)軟件進(jìn)行校正補(bǔ)償，隨后對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)定性的測(cè)試。對(duì)使用校正過后的糖度檢測(cè)儀選取2個(gè)糖度相差比較大的蘋果，在2個(gè)蘋果上各取一個(gè)測(cè)試點(diǎn)，并對(duì)該測(cè)試點(diǎn)連續(xù)進(jìn)行10次測(cè)量。 表5

圖21為含糖量14.8和11.6 Brix的蘋果使用校正過后的蘋果糖度檢測(cè)儀重復(fù)測(cè)量的結(jié)果與實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)圖。

從2次試驗(yàn)的結(jié)果可以看出，經(jīng)糖度檢測(cè)儀誤差偏移值校正后，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的最大差值在±0.2 Brix以內(nèi)，說明該設(shè)計(jì)中所采用的算法是穩(wěn)定可靠的。

3結(jié)論

為了更加便攜、快速地檢測(cè)蘋果糖度，設(shè)計(jì)出基于嵌入式Linux操作系統(tǒng)的便攜式蘋果糖度無損檢測(cè)儀，并結(jié)合真實(shí)采集的山東煙臺(tái)的蘋果糖度數(shù)據(jù)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行求平均和Savitzky-Golay卷積平滑濾波進(jìn)行預(yù)處理并采用不同的波段分區(qū)對(duì)PLS的實(shí)際建模效果進(jìn)行了比較，結(jié)果表明，采用全光譜參與建模效果最佳，其校正相關(guān)系數(shù)為0.96、預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.87，校正均方根誤差為0.31、預(yù)測(cè)均方根誤差為0.34。同時(shí)，對(duì)整機(jī)工作時(shí)的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性進(jìn)行了測(cè)試，檢測(cè)精度可控制在±0.2 Brix以內(nèi)。該檢測(cè)儀價(jià)格低廉、攜帶方便、操作簡單、能快速便捷地檢測(cè)蘋果糖度。在后續(xù)的工作中將會(huì)考察更多的建模預(yù)測(cè)算法，并結(jié)合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算，構(gòu)建“云+網(wǎng)+端”的檢測(cè)平臺(tái)，一方面可以監(jiān)測(cè)產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)質(zhì)量和狀況；同時(shí)也可以為糖度檢測(cè)儀的模型修改與維護(hù)提供遠(yuǎn)程服務(wù)，通過建立近紅外光譜的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，挖掘潛在的有價(jià)值信息，拓展其應(yīng)用范圍。

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