基于高光譜成像技術(shù)的生菜失水率與新鮮度預測研究

更新時間：2025-07-09 點擊次數(shù)：328

基于高光譜成像技術(shù)的生菜失水率與新鮮度預測研究

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摘要

本研究旨在利用高光譜成像技術(shù)（Hyperspectral Imaging, HSI）實現(xiàn)生菜失水率和新鮮度的快速、無損預測。搭建高光譜成像系統(tǒng)采集不同存儲條件（室溫、營養(yǎng)液、浸泡、冷藏）下生菜的高光譜數(shù)據(jù)（400 - 1200nm ），結(jié)合化學計量學方法，經(jīng)光譜預處理、特征提取與篩選，構(gòu)建偏最小二乘 - 支持向量機（PLS - SVM ）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡（BPNN ）等預測模型。結(jié)果表明，高光譜技術(shù)可有效捕捉生菜隨存儲時間的光譜變化，篩選的特征波長與生菜水分含量、葉綠素等成分相關(guān)，構(gòu)建的模型對失水率和新鮮度預測準確率高，為蔬菜采后品質(zhì)監(jiān)測提供了技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞

高光譜成像；生菜；失水率；新鮮度預測；化學計量學

一、引言

生菜作為常見葉菜類蔬菜，采后易因失水、呼吸作用等導致新鮮度下降，影響品質(zhì)與貨架期。傳統(tǒng)失水率與新鮮度檢測方法（如稱重法、葉綠素儀法）存在耗時、破壞性等局限。高光譜成像技術(shù)融合光譜與空間信息，可獲取樣本化學成分的 “指紋" 特征，已在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測（如水果成熟度、肉類新鮮度）中廣泛應用。本研究探索高光譜成像技術(shù)在生菜失水率與新鮮度預測中的應用，挖掘關(guān)鍵光譜特征，構(gòu)建精準預測模型。

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二、材料與方法

2.1 實驗材料與處理

選取新鮮生菜樣本，設置室溫（Room temperature ）、營養(yǎng)液（Nutrient solution ）、浸泡（Soaking in water ）、冷藏（Refrigeration ）4 種存儲條件，分別記錄 1 - 4d 樣本狀態(tài)，采集高光譜圖像與失重率、SPAD 值（葉綠素相對含量）等指標。

2.2 高光譜成像系統(tǒng)搭建

搭建含高光譜相機（Hyperspectral camera ）、成像鏡頭（Imaging lens ）、漫反射光源（Diffuse reflective light source ）、樣本臺（Sample stage ）等的成像系統(tǒng)（圖 2 ），控制工作距離與樣本移動，采集 400 - 1200nm 波段高光譜數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理包括預處理（光譜去噪、S - G 平滑、標準正態(tài)變量變換（SNV ）、多元散射校正（MSC ））、特征提取（競爭自適應重加權(quán)采樣（CARS ）、連續(xù)投影算法（SPA ）、主成分分析（PCA ））、模型構(gòu)建（PLS - SVM、BPNN ）與驗證（混淆矩陣、準確率評估），流程如圖 3 所示。

三、結(jié)果與分析

3.1 生菜失重率隨存儲時間變化

箱線圖（圖 4 ）顯示，隨存儲時間（Storge time ）增加，生菜重量（Weight ）顯著下降，不同存儲條件下失重率存在差異，為新鮮度預測提供基礎。

3.2 生菜光譜特征隨存儲時間與條件變化

不同存儲條件下，生菜光譜反射率（Reflectance ）隨波長（Wavelength ）變化趨勢各異（圖 5、6 ）。存儲時間延長，光譜在可見光（400 - 700nm ）與近紅外（700 - 1200nm ）波段反射率變化顯著，如室溫存儲下，4d 樣本在 800nm 附近反射率較 1d 明顯降低，反映生菜葉綠素降解、水分流失等品質(zhì)變化。經(jīng)差分處理（圖 7 ），進一步突出特征波段差異，為特征提取提供依據(jù)。

3.3 特征波長篩選與模型構(gòu)建

通過 CARS、SPA 等算法篩選特征波長，結(jié)合 PCA 可視化（PCA image visualization ）驗證特征有效性。構(gòu)建 PLS - SVM、BPNN 模型，結(jié)果顯示，基于特征波長的模型對生菜失水率與新鮮度預測準確率高，混淆矩陣（圖略）表明模型可有效區(qū)分不同新鮮度等級樣本，為實際應用提供技術(shù)支持。

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