設施所在柚果可溶性固形物含量無損檢測研究方面取得新進展
時間：2024-05-09 17:44
來源：本網(wǎng)
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近日，我所無損檢測與智能分選研究團隊提出了基于可見/近紅外全透射光譜的柚果可溶性固形物含量無損檢測新方法并進行實驗驗證，相關論文在國際TOP期刊Postharvest Biology and Technology（中科院一區(qū)，IF=7.0）上發(fā)表。我所徐賽研究員為論文第一作者和通訊作者，省農(nóng)科院陸華忠教授為論文共同通訊作者。
柚果是廣東主要的水果之一，其皮厚、果大、內(nèi)部組織層復雜導致內(nèi)部品質(zhì)無損檢測困難?？扇苄怨绦挝锖渴怯绊戣止L味的主要指標，對其進行準確的無損檢測，有助于實現(xiàn)品質(zhì)快速智能分級，從而保障上市果品、提升品牌競爭力和消費者滿意度，目前尚存在技術難點。產(chǎn)業(yè)亟需一種準確、穩(wěn)定的柚果可溶性含量無損檢測方法用于采后大批量柚果品質(zhì)智能分選。
本研究基于可見/近紅外全透射光譜，仿真設計最佳光路結構，優(yōu)選出SNV+CARS+PLS無損檢測模型，通過分析柚果不同部位的可溶性固形物含量差異尋優(yōu)最佳標定位置，提出適用流水線動態(tài)檢測的模型性能提升方案，形成了一套大批量采后柚果可溶性固形物含量無損檢測新方法，可為產(chǎn)業(yè)提供有效技術支撐。
本研究獲得國家重點研發(fā)計劃課題（2022YFD2002203）、廣東省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略專項課題（2024TS-1–2）等項目（課題）資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2024.112990
