哈密大棗是新疆特色干果,個大肉厚,外觀紫紅有光澤,食之有藥香,是上等的滋補食品和藥用食品。水分含量作為干制哈密大棗重要品質參數(shù)之一,干制過程中若含水量過少,會使硬度增加,口感變差;若水分含量過高,會使細菌容易繁殖,在貯藏和運輸過程中易腐爛變質。目前對哈密大棗水分含量的檢測還采用傳統(tǒng)破壞性檢測方法,其效率低、耗時長,不適于大規(guī)模的生產需要;針對這些問題,本文以干制哈密大棗為研究對象,搭建適用于干制哈密大棗光譜采集裝置,建立水分含量定量預測模型,并對模型參數(shù)進行優(yōu)化,實現(xiàn)干制哈密大棗水分含量的無損檢測研究。主要研究內容如下:1.搭建適用于干制哈密大棗近紅外光譜采集裝置。主要包括:近紅外光譜儀及配套軟件、漫反射光纖、鹵素燈光源、三菱PLC和計算機等。采集裝置可實現(xiàn)光源角度和光纖距離的可調整,和在0 cm/s、1 cm/s、2 cm/s和3 cm/s速度下干制哈密大棗近紅外光譜信息的采集。2.采集裝置參數(shù)的選擇和優(yōu)化。采集不同掃描次數(shù)、光源角度和光纖距離條件下對應的近紅外光譜數(shù)據(jù),并建立對應的偏最小二乘(PLS)和極限學習機(ELM)水分含量預測模型。不同條件下的模型的預測結果表明:掃描次數(shù)為...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的主要問題及問題分析
    1.4 本文主要研究內容及技術路線
        1.4.1 研究目標
        1.4.2 研究內容
        1.4.3 技術路線
第二章 干制哈密大棗近紅外檢測裝置總體設計與參數(shù)選擇
    2.1 近紅外光譜檢測裝置
        2.1.1 近紅外光譜采集檢測裝置總體設計
        2.1.2 光源系統(tǒng)設計
        2.1.3 光譜儀與軟件
    2.2 試驗材料與方法
        2.2.1 試驗材料
        2.2.2 干制哈密大棗近紅外光譜采集
        2.2.3 干制哈密大棗樣本劃分
        2.2.4 水分含量測定
        2.2.5 預測模型
        2.2.6 模型評價指標
    2.3 結果與討論
        2.3.1 掃描次數(shù)對干制哈密大棗近紅外光譜的影響
        2.3.2 光源入射角度對干制哈密大棗近紅外光譜的影響
        2.3.3 光纖距離對干制哈密大棗近紅外光譜的影響
第三章 不同速度條件下干制哈密大棗近紅外光譜優(yōu)化研究
    3.1 試驗材料
    3.2 干制哈密大棗近紅外采集
    3.3 干制哈密大棗水分含量測定
    3.4 奇異值剔除異常光譜剔除
        3.4.1 異常光譜剔除
        3.4.2 水分異常
        3.4.3 異常樣本剔除結果分析
        3.4.4 樣品集劃分
    3.5 特征波長提取
        3.5.1 CARS提取特征波長
        3.5.2 SAP提取特征波長
        3.5.3 si-PLS提取特征波長
        3.5.4 GA提取特征波長
        3.5.5 特征波長結果分析
    3.6 光譜預處理方法優(yōu)化
        3.6.1 多元散射校正
        3.6.2 矢量歸一化
        3.6.3 標準正態(tài)變換
        3.6.4 預處理結果分析
第四章 干制哈密大棗水分含量近紅外光譜模型優(yōu)化研究
    4.1 SVR模型
        4.1.1 SVR模型介紹
        4.1.2 核函數(shù)對SVR預測結果的影響
        4.1.3 干制哈密大棗近紅外光譜SVR模型懲罰因子和核參數(shù)優(yōu)化研究
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡介紹
        4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型隱含層神經(jīng)元個數(shù)對模型的影響
        4.2.3 干制哈密大棗近紅外光譜BPNN模型權值和閾值優(yōu)化研究
    4.3 GA-ELM模型
        4.3.1 GA-ELM模型介紹
        4.3.2 參數(shù)選擇
        4.3.3 干制哈密大棗近紅外光譜ELM模型權值和閾值優(yōu)化研究
    4.4 參數(shù)優(yōu)化模型結果分析
第五章 結論與展望
    5.1 結論
    5.2 展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3994994