摘要：紅提pH和硬度決定著果實的口感和收獲后的品質。提出了一種基于透射光譜的紅提pH和硬度(Firmness，FI)的檢測方法。首先采集360個全生長周期紅提樣本光譜數據并通過不同光譜預處理建模，以此確定最好的光譜預處理方法。然后分別采用競爭性自適應加權算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS)、連續投影算法(Successive Projection Algorithm，SPA)、無信息變量消除算法(Uniformative Variable Elimination，UVE)、CARS-SPA、UVE-SPA數據降維方法對光譜進行特征變量提取，分別建立紅提pH和硬度的偏最小二乘回歸算法(Partial Least Squares Regression，PLSR)檢測模型。紅提果粒的pH和硬度的最優預測模型分別為MA-CARS-SPA-PLSR和MA-UVE-SPA-PLSR，兩個模型預測集相關系數(correlation coefficient of Prediction，RP)分別為0.9882、0.9588，...更多
關鍵詞：紅提;pH;硬度;可見/近紅外透射技術;無損檢測;