果品是我國除糧食作物和蔬菜之外的第三大農(nóng)產(chǎn)品。我國果品產(chǎn)量居世界首位,但是由于果品質(zhì)量參差不齊,商品化程度低,使得我國果品的出口量較低,嚴重影響了果品貿(mào)易產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。目前,國內(nèi)果品品質(zhì)檢測還主要依賴傳統(tǒng)檢測方法,無損檢測方面的研究較多,但多停留在試驗室階段,并且檢測過程繁瑣。為了給果品品質(zhì)提供一種快速檢測方法,以獼猴桃(華優(yōu)和西選二號)、水蜜桃(沙紅、北京八號和萊山蜜)和梨(碭山酥和雪花梨)為研究對象,采用近紅外漫反射光譜技術(shù),研究了12000~4000cm-1(833~2500nm)光譜范圍內(nèi),果品的品質(zhì)指標與近紅外光譜之間的內(nèi)在聯(lián)系,旨在為果品品質(zhì)定性定量分析提供一種快速可行的方法。 本文利用偏最小二乘法(PLS)建立了低溫貯藏期間獼猴桃、生長和采后梨以及三個品種水蜜桃的糖度、硬度和酸度模型,并且嘗試采用近紅外光譜對這三類水果進行定性分析。主要內(nèi)容包括三個部分:1、分析低溫貯藏期間獼猴桃近紅外光譜圖,建立該部分樣品的糖度、硬度和有效酸度模型并進行預測;2、建立三個品種水蜜桃糖度和硬度的定量模型,篩選出最優(yōu)建模條件;3、建立生長期和采后梨的糖度和糖度硬度模型,并對模型的預測適用性進行分析;4、采用聚類分析和判別分析方法對這三類樣品進行品種鑒別。主要研究結(jié)果如下: (1)低溫貯藏期獼猴桃光譜的變化一定程度上可以反映貯藏期間其品質(zhì)的變化,光譜測點對應品質(zhì)指標的建模效果優(yōu)于整果品質(zhì)指標的建模效果。 (2)使用原始光譜所建西選二號獼猴桃糖度、硬度和有效酸度的模型效果最好,其中,糖度、硬度和有效酸度的校正相關(guān)系數(shù)r_c分別為0.951、0.971和0.882,校正均方根誤差RMSEC分別為0.622、1.243和0.196。采用上述模型對未知樣品的糖度、硬度和有效酸度進行預測,預測相關(guān)系數(shù)r_p分別為0.866、0.939和0.816,預測均方根誤差RMSEP分別為1.040、1.711和0.238。 (3)三個品種水蜜桃糖度定量分析效果優(yōu)于硬度定量分析。對于沙紅和萊山蜜,糖度定量分析采用多元散射校正(MSC)預處理光譜建模效果最好,沙紅和萊山蜜糖度模型的r_c分別為0.964和0.928,RMSEC分別為0.265和0.371。采用上述模型對未知樣品的糖度進行預測,r_p分別為0.886和0.900,RMSEP分別為0.351和0.671;北京八號原始光譜建模效果最好,其r_c為0.937,RMSEC為0.346,r_p為0.920,RMSEP為0.668。硬度定量分析效果一般,沙紅和北京八號原始光譜建模效果相對較好,r_c分別為0.760和0.836,RMSEC均大于2,萊山蜜MSC處理光譜建模效果最好,r_c為0.875,RMSEC為2.364。在這三個模型中,萊山蜜預測能力最好,r_p為0.769,RMSEP為2.765,沙紅和北京八號均不能準確預測硬度。 (4)生長期和采后碭山酥梨糖度模型精度都很高,r_c分別為0.936和0.949,RMSEC為0.152和0.174,預測效果也很好,r_p分別為0.894和0.889,RMSEP為0.242和0.271,并且成熟前一個月左右的模型對樣品糖度的預測效果最好。采后梨硬度模型精度不高,無法準確預測未知樣品的硬度。 (5)采用聚類分析和判別分析方法對獼猴桃、水蜜桃和梨分別進行品種鑒定,結(jié)果兩種方法均可成功鑒別獼猴桃,聚類分析法可以鑒別水蜜桃和梨,但是精度不高,判別分析法無法鑒別水蜜桃和梨。 本研究為生長期、貯藏期和采后果品品質(zhì)的快速檢測提供了一種方法,為果品的品質(zhì)分級和貨架期的確定提供了一定的理論指導。

【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：O657.33;TS255.7
【目錄】：

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【參考文獻】

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