2013.3张德虎_开题报告 河套蜜瓜品质可见近红外光谱检测研究.pdf 14页

硕士研究生开题报告河套蜜瓜品质可见近红外光谱检测研究ResearchonQualityDetectionofHetaoMuskmelonbyVisibleandNearInfraredSpectra研究生：张德虎学科门类：工学学科专业：科学硕士领域：农业机械化工程指导教师：田海清教授开题报告日期:二〇一三年三月 目录1引言...............................................................................................................12国内外研究现状..........................................................................................22.1国外研究现状.....................................................................................22.2国内研究现状.....................................................................................33存在的问题..................................................................................................44研究的目的及意义......................................................................................44.1研究目的..............................................................................................44.2研究意义..............................................................................................45研究内容和研究方案..................................................................................55.1研究内容..............................................................................................55.2研究方案..............................................................................................55.3技术路线..............................................................................................76拟解决的关键问题及预期目标..................................................................96.1拟解决的关键问题.............................................................................96.2预期目标..............................................................................................97进度安排.......................................................................................................9参考文献..................................................................................................10 内蒙古农业大学硕士开题报告11引言蜜瓜是葫芦科的一种古老作物，具有栽培历史悠久等特点。根据其解剖结构特点可分为薄皮蜜瓜和厚皮蜜瓜两类。因厚皮蜜瓜生长势强，耐高温耐寒，果实较大，肉厚等特点，所以其一直是我国北方地区具有代表性的蜜瓜品种之一。内蒙河套地区产的“华莱士”和“金红宝”等河套蜜瓜更是我们西北地区代表性的厚皮蜜瓜品[1]种之一。河套蜜瓜属于厚皮非网纹类蜜瓜。瓜为圆球、扁圆球或柠檬形，表皮光滑有裂纹，皮深黄或黄绿色，肉脆汁多，入口绵甜，风味独特，醇香爽口，集香梨、苹果、蜜桃、香蕉味道于—体，是内蒙古西部地区的重要特色优良果品，也是内蒙古中西[2]部地区重要的经济作物，在国内、国际市场上一直享有盛誉，换汇率在各类水果[3]中名列前茅。河套蜜瓜之所以深受消费者喜爱，其中最重要的是瓜内含有丰富的营养成分以及人体所需的十几种氨基酸、有机酸等物质，同时含有纤维素、钙、铁、磷、维生素A、B1、B2、C以及β-胡萝卜素，最为突出的是铁、VA和β-胡萝卜素等含量在各类水果中名列前茅。此外，蜜瓜含有胨化酶，可把不溶性蛋白质转化[4]成可溶性蛋白质，对肾脏病人、便秘、胆结石病人均有食疗作用。作为我国西北地区重要的经济作物，近年来，河套蜜瓜的种植面积和产量随着全区实施种植业结构调整工程的完成而不断突破新高，蜜瓜的品质也不断的提高，实现消费者对蜜瓜的要求。全区河套蜜瓜主产地纷纷举办“蜜瓜节”已成为当地重[5]要的节日，对提高当地农产品知名度、促进招商引资发挥了重要作用。虽然近年来我国的蜜瓜产量和种植面积居世界首位，出口市场占有率很低，缺[6]乏市场竞争力，主要原因是蜜瓜的品质和缺乏完善产后加工和分级处理等，主要[7]表现在果实外观整齐度差、果面缺陷多以及产品出口率低等，迫切需要一种快速、不破坏蜜瓜结构的方法来改善目前我国蜜瓜的现状。近年来，运用可见近红外光谱技术对蜜瓜品质的研究已经受到国内外学者的广泛关注，研究的领域和深度也是越来越广。目前，国内基于可见近红外光谱技术在河套蜜瓜品质的研究起步较晚，研究理论尚不成熟，有待于完善。 内蒙古农业大学硕士开题报告22国内外研究现状2.1国外研究现状无损检测又称为非破坏性检测，即在不破坏水果完整性的情况下测定其品质。相比之前传统的有损检测（化学分析测定方法），其主要优势是分析速度快、无污染，[8]样品不需预处理、操作简单，可以同时测定多种成分和指标，易实现实时在线检测。该技术主要包括：光谱分析技术、机器视觉技术、X射线及CT检测技术、介电特性检[9]测技术、核磁共振技术、生物传感器技术和电子鼻与电子舌技术等。其中，近红外光谱分析技术的发展和应用是最为广泛的。近红外光（Nearinfrared，NIR）是指介于可见光与中红外光之间的电磁波,ASTM(Americansocietyfortestingandmaterials)将近红外波长规定为780～2526nm。由Hershel在1800年所发现的，由于当时理论和技术水平不足和设备的缺乏，直到20世纪70年代计算机和化学计量学的发展和应用，人们才开始发现近红外光谱[10]的巨大价值，这样才逐渐形成了一项新的无损检测技术—近红外光谱分析技术。近几年，近红外光谱分析技术作为无损检测领域发展最广泛的技术，该技术主要应[11]用于农业、化工、机械制造、医药等领域。在50年的技术发展中，国外研究人员运用可见近红外光谱分析技术检测水果内部品质的研究取得了可喜的成果。MiyamotoK.等应用可见近红外漫透射光谱技术检测蜜柑的柠檬酸含量，运用PLS算法对二次微分光谱建立定量校正模型，结果表明包含12因子的模型预测准确性[12]最高:相关系数r=0.93。Pkim等应用可见近红外技术对猕猴桃进行无损检测，研究其生长环境和储存时[13]间与成熟度的相关关系，建立线性和非线性模型。结果显示非线性模型更好。BureauS.等应用可见近红外光谱反射技术快速检测杏的内部品质，通过分析可[14]知可见近红外光谱对可溶性固形物及可滴定酸的检测效果最好。Subedi等人采用可见近红外光谱仪（400-1100nm）检测芒果的成熟度，得出芒2O[15]果全糖检测精度为绝对系数R和RMSEP值分别为0.92和0.67Brix。DelwicheS.R等人应用可见近红外光谱分析技术在750-1088nm波段对不同成熟时期的芒果中的蔗糖、葡萄糖、果糖及可溶性固形物总含量进行检测，运用PLS方法建立模型，SSC的相关系数r为0.938，而蔗糖、葡萄糖和果糖的相关系数r分别为 内蒙古农业大学硕士开题报告3[16]0.866、0.818和0.836。研究表明对可溶性固形物检测效果最好。ClementA.等应用可见近红外光谱分析技术对北美不同成熟时期的番茄内部品质进行检测和建模分析。研究表明可见近红外光谱分析可快速检测番茄中的糖度酸[17]度从而间接判断番茄的成熟度。2.2国内研究现状国内有关近红外光谱研究起步比较晚，20世纪60年代才开始从国外引进第一台近红外光谱分析仪，1983年前后开始运用傅里叶光谱仪进行近红外光谱分析在农业中的理论和应用研究，之后近红外光谱技术在石油和药物研究上开始出现大量研究报道。随着我国科学技术的发展，目前我国一些高产值的产业已经率先广泛运用近[18]红外光谱分析技术，如我国的石油化学、烟草、乳品、酒类与农业等行业，已经取得了硕果累累的成就。马广、傅霞萍等人应用可见近红外漫反射光谱定量分析对金华大白桃糖度进行检测试验研究，用PLS回归在800-2500nm光谱范围建模，比较果汁和不同部位果肉分别建模效果，建模过程中对原始光谱进行多元散射校正MSC和标准整台变量变换SVN[19]处理，提高了模型的精度和预测性能。田海清等人运用可见近红外光谱漫透射技术进行了西瓜坚实度的无损检测研究。采用偏最小二乘法（PLS）和主成分回归法（PCR）建立了坚实度与漫透射光谱的无损检测数学模型,。结果显示采用PLS法可以得到最好的坚实度建模结果[20]（r=0.974,RMSEP=0.589）。陆辉山等应用可见近红外光谱漫透射技术对柑橘类水果的可溶性固形物含量进行无损快速定量分析。用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立模型，并对比不同预处理方法对模型检测结果的影响，所建立的最好的SSC预测模型相关系数o[21]r=0.946，RMSEP=0.538Brix。刘燕德等应用可见近红外光谱漫反射技术对南丰蜜桔及其果肉进行可溶性固形物的定量检测，运用PLS方法比较多种预处理光谱所建模型并预测，结果显示在350一800nm波段范围内基于一阶微分光谱的模型效果最佳，相关系数和预测均方根误差o[22]RMSEP分别为0.893及0.749Brix。孙通等应用可见近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。应用PLS和PCR建立梨的可溶性固形物的在线预测模型。结果表明：PLS模型预测性能 内蒙古农业大学硕士开题报告4[23]较好，表明梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。田海清等人应用可见近红外漫透射技术检测蜜瓜糖度进行定量分析，运用经典最小二乘法（CLS)、逐步多元线性回归（SMLR)、主成分回归分析（PCR）和偏最小二乘法（PLS）对蜜瓜的糖度进行建模预测，对比知PLS建模效果较好，相关系数r[24]为0.857,均方根标准误差为0.655,均方根预测误差为0.838。3存在的问题通过对国内外有关可见近红外光谱在河套蜜瓜品质检测研究的参考文献的认真阅读，发现只有少数研究者对河套蜜瓜进行过品质无损检测研究。这些研究大部分将样品视为品质均匀体，采用反射光谱对局部品质进行检测，而河套蜜瓜果形大、果皮厚、品质不均匀的特点决定了上述研究采用的方法势必与实际情况有较大偏差，[25]研究结论尚有待于深入探讨。以河套蜜瓜作为研究对象进行品质检测和等级筛选的研究还少见报道。另外基于可见近红外光谱检测方式研究蜜瓜内部品质的糖度及其硬度关系，进而判断蜜瓜成熟度品质目前研究较少。研究表皮对漫透射光谱及糖[26]度和硬度含量检测的影响以及蜜瓜不同部位的光谱糖度和硬度含量的影响还有很大的研究空间。4研究的目的及意义4.1研究目的长期以来，河套蜜瓜的成熟度判断和产后加工处理只是采用传统的人工法或破坏性抽样检测，耗时费力，主观因素影响大，检测和分级粗放，造成良莠混杂，降[27]低了该果品的市场竞争力和销售价格。为了提高河套蜜瓜的产值和市场竞争力，增强自治区的特色果品的知名度，以及改善河套蜜瓜的品质检测技术，另外可见近红外光谱检测技术，可以快速、准确地检测出蜜瓜内部品质。鉴于此，本研究将设计一套河套蜜瓜漫透射光谱采集系统，借助于此系统进行试验数据收集和蜜瓜光谱信息的采集，并通过对采集到的光谱进行预处理，分析蜜瓜光谱和其糖度、硬度的含量建模，进而了解河套蜜瓜的内部品质特性，判断蜜瓜的成熟度、是否病变等特点，在此基础上进行蜜瓜分级筛选，提高蜜瓜的经济产值。4.2研究意义本文将通过试验研究蜜瓜的糖度和硬度等重要指标的关系和影响，进而为蜜瓜 内蒙古农业大学硕士开题报告5的后期加工、销售和分级处理提供保障和知识。比较之前通过化学计量学对蜜瓜检测的有损检测，该系统还可以为近红外光谱检测减少时间，提高效率，大大降低生[28]产成本，提高经济效益。5研究内容和研究方案5.1研究内容（1）进行蜜瓜的漫透射光谱和其糖度、硬度含量的模型建立，分析模型，对比选择最好的建模方法，进而提高模型的精度。（2）采集去皮前后的河套蜜瓜的光谱，研究表皮对漫透射及糖度和硬度含量检测的影响。（3）研究不同部位的蜜瓜光谱对其糖度和硬度检测的影响。5.2研究方案5.2.1蜜瓜光谱采集方式的选择目前采用的光谱检测方式主要有四种，即漫反射、全透射、半透射和漫透射。通过比较知漫透射以皮厚、果形大、品质分布不均匀的河套蜜瓜为检测对象，更能[29]充分激发其内部品质信息。故本文试验采用的光谱采集方式—漫透射检测技术，其系统结构如图1所示： 内蒙古农业大学硕士开题报告61、光源2、样品检测室3、样品4、柔性支撑物5、检测器6、光纤7、便携式光谱仪8、计算机图1蜜瓜漫透射检测系统5.2.2蜜瓜光谱采集系统和仪器的选择5.2.2.1蜜瓜光谱采集系统本研究将自行设计河套蜜瓜光谱检测系统，该系统主要包括圆柱形样品检测室、光源、检测器（直透镜）及光纤、便携式光谱仪（美国OceanOptics的USB4000）、柔性支撑物和用于存储和处理光谱信息的计算机。在样品检测室的外围上下均匀的钻12个圆孔，用来安装光源。另外在检测室的底部中心安装检测器，可以用来按试验要求调节相对高度。其次通过高折射率的光纤把检测器和USB4000便携式光谱仪连接；最后通过光谱仪和计算机连接，用光谱仪自带的光谱采集软件在计算机上来采集和保存。盛放蜜瓜的托盘固定有柔性支撑物,主要是减少不必要的漏光和可以适应不同形状的蜜瓜。5.2.2.2试验仪器本研究将选用的仪器为：1.光谱采集处理软件：美国OceanOptics公司的SpectraSuite2.光谱仪：便携式USB4000光谱仪（OceanOptics）3.光纤：QPIOOO-2-VIS-NIR光纤（OceanOpticsInc，USA）4.直透镜（OceanOpticsInc，USA）5.糖度测量仪：PortableRefractometer型手持数字糖度计 内蒙古农业大学硕士开题报告76.硬度计：GY-1硬度计（牡丹江研究所）5.3技术路线本试验对河套蜜瓜的近红外光谱分析包括样品收集、光谱采集、理化分析、光[30]谱预处理、光谱建模和模型验证等几个主要的步骤。可见近红外光谱技术用在河套蜜瓜品质检测的工作流程图如图2所示以及本课题研究可见近红外光谱技术检测河套蜜瓜品质的研究的技术路线如图3所示：图2可见近红外光谱技术用于河套蜜瓜品质分析的工作流程图 内蒙古农业大学硕士开题报告8图3本课题研究的技术路线图 内蒙古农业大学硕士开题报告96拟解决的关键问题及预期目标6.1拟解决的关键问题（1）运用可见近红外光谱技术对河套蜜瓜内部品质的光谱采集和建模分析，挑出存在缺陷的异样蜜瓜。（2）通过对蜜瓜光谱和其糖度、硬度含量的建模分析，研究不同建模方法对蜜瓜内部品质的影响。（3）研究表皮对漫透射光谱及糖度和硬度含量检测的影响。（4）采集蜜瓜的不同部位的漫透射光谱，分析其对糖度、硬度含量检测的影响。6.2预期目标（1）设计并制造出试验所需要的河套蜜瓜漫透射光谱检测系统，达到所要求的的试验精度。（2）实现蜜瓜漫透射光谱及其糖度、硬度含量的模型建立，达到所要求的模型精度。（3）优化不同建模方法，选择最佳的建模方法，提高模型的精度。7进度安排时间内容2012.09—2013.04搜集资料，查阅相关文献。学习近红外光谱分析技术相关知识，熟悉相关的处理软件，归纳，开题并发表小论文。2013.04—2013.09学习河套蜜瓜近红外光谱处理方法、建模以及开始设计和进行大试验，并记录和采集相关数据和蜜瓜光谱，为毕业论文做数据支持。2013.09—2013.12处理采集后的光谱数据和建立模型及验证，为毕业论文做准备。2014.01—2014.06撰写和修改学位论文，提交论文，准备论文答辩。2014.06学位论文答辩。 内蒙古农业大学硕士开题报告10参考文献[l]丁长命.甜瓜的生态特征与栽培技术[J].中国西瓜甜瓜,1998（2）:23-25.[2]http://www.ChinaFruit.com2005-5-17[3]张玉清.加入WTO后中国甜瓜西瓜产业面临的机遇和挑战[J].中国西瓜甜瓜,2001(3):36-37[4]ScienceUpdate[J].AgriculturalResearch.October,1996,23.[5]王鸣．发展西瓜、甜瓜产业大有可为[J]．果农之友，2000(1):6.[6]傅霞萍.水果内部品质可见/近红外光谱无损检测方法的实验研究[D].：浙江大学，2008.[7]ChenNianlai.Investigationintopostharvestlossofcantaloupes[J].in:Johnson,G.I.,LeVanTo,NguyenDuyDoc,andWebb,M.C.,ed.,Qualityassuranceinagriculturalproduce.Canberra,ACIARProceedingsNo.100：18-40.[8]严衍禄.近红外光谱分析基础及应用.中国轻工业出版社,2005.[9]应义斌，韩东海.农产品无损检测技术.北京:化学工业出版社，2005.[10]陆婉珍,袁洪福.现代近红外光谱分析技术.中国石化出版社,2000.[11]陆辉山.水果内部品质可见/近红外光谱无损检测关键技术研究[D].：浙江大学，2006.[12]MiyamotoK.,KawauchiM.,FukudaT.Classificationofhighacidfruitsbypartialleastsquaresusingthenearinfraredtransmittancespectraofintactsatsumamandarins.JournalofNearInfraredSpectroscopy.1998,6:267-271.[13]KimJ.,MowatA.,PooleP.&Casabas,N.,Linearandnon-linearpatternrecognitionmodelsforclassificationoffruitfromvisible-nearinfraredspectra[J].ChemometricsandIntelligentLaborarySystems,2000,Vol.51:201–216.[14]BureauS.,ReichM.,MarfisiC.,AudergonJ.M.,AlbagnacG.ApplicationofFourier-transforminfrared(FT-IR)spectroscopyfortheevaluationofqualitytraitsinapricotfruits.ProceedingsoftheXⅢthInternationalSymposiumonApricotBreedingandCulture.2006，717:347-349.[15]SubediP.P.,WalshK.B.&OwensG.,Predictionofmangoeatingqualityatharvestusingshort-wavenearinfraredspectrometry[J].PostharvestBiologyandTechnology,2007,Vol.43,326–334.[16]DelwicheS.R.,MekwatanakarnW.andWangC.Y.Solublesolidsandsimplesugarsmeasurementinintactmangousingnearinfraredspectroscopy.Horttechnology, 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内蒙古农业大学硕士开题报告12