农业机械学报

作者：邵园园，王永贤，玄冠涛，高冲，王凯丽，高宗梅

单位：山东农业大学,山东农业大学,山东农业大学;山东省农业装备智能化工程实验室,山东农业大学,山东农业大学,华盛顿州立大学,

关键词：肥城桃; 可溶性固形物含量; 硬度; 成熟度; 高光谱成像

基金：国家自然科学基金项目（31701325、31671632）

肥城桃采摘后转色快、易腐烂，导致果品等级下降。采用高光谱成像技术对其进行可溶性固形物含量（SSC）和硬度可视化分析与成熟度检测，以提高果品质量，实现优果优价。首先，采集成熟度为70%和90%的各80个肥城桃的高光谱信息、SSC和硬度，通过蒙特卡罗偏最小二乘法分析剔除异常值，利用光谱-理化值共生距离划分样本集，采用竞争性自适应权重采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）选取特征波长，并建立多元线性回归（MLR）模型。研究表明：CARS-MLR模型性能优于SPA-MLR模型；预测SSC的CARS-MLR模型，??R??2?c?和??R??2?v?分别为0.819?1和0.843?9，RPD为2.0；预测硬度的CARS-MLR模型，??R??2?c?和??R??2?v?分别为0.951?8和0.877?2，RPD为2.1。然后，基于CARS-MLR模型计算肥城桃每个像素点的SSC和硬度，生成可视化分布图，实现不同成熟度肥城桃SSC和硬度可视化检测。最后，利用顺序前向选择算法优选特征波长，建立人工神经网络成熟度预测模型，获得98.3%总识别准确率。

来源：2020年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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