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基于特征LED光源的苹果多品质参数无损检测装置研究
资料介绍
为了实现对优质果品的快速无损筛选,设计了便携式苹果多品质一体化无损检测装置。利用可见/近红外光谱检测平台,获取苹果样本的漫反射光谱信息,采用随机蛙跳算法提取了可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的特征波长,优选出3个参数的10个共享特征波长。在此基础上,采用特征窄带LED光源与光电二极管相结合的检测方式,设计了漫反射检测光路、窄带LED环形光源、检测探头及控制电路等硬件系统。选取144个苹果样本,通过检测装置获取漫反射特征电压强度,由传感器感光系数计算出对应的光强,建立了苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的多元线性回归模型,预测集相关系数分别为0. 812 9、0. 807 3和0. 773 6,均方根误差为0. 603 6°Brix、0. 063 6%和1. 732 5 N。基于QT和Python3开发工具,采用Python语言开发了装置的实时控制与分析软件,植入苹果多品质参数预测模型,实现了多品质参数的同时检测与分析。为测试该装置的检测精度和稳定性,另选取46个样本,每个样本重复检测8次,预测苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的相关系数分别为0. 809 6、0. 796 2和0. 758 9,均方根误差0. 697 3°Brix、0. 070 3%和1. 832 3 N,装置重复采样最大变异系数分别为0. 010 6、0. 011 6和0. 006 2。结果表明:基于多特征窄带LED光源研发的低成本、便携式无损检测装置可实现对苹果多品质参数的实时无损检测,可满足农户田间生产及电商销售优质果筛选要求。
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4
农 业 机 械 学 报
50
4
卷 第 期
年
月
第
doi: 10． 6041 /j． issn． 1000-1298． 2019． 04． 037
LED
基于特征
光源的苹果多品质参数无损检测装置研究
1，2
1
1
1
1，3
4
赵 娟
全朋坤 张猛胜 田世杰 张海辉
任小林
( 1．
，
西北农林科技大学机械与电子工程学院 陕西杨凌
712100; 2．
，
农业农村部农业物联网重点实验室 陕西杨凌
712100;
3．
，
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室 陕西杨凌
712100; 4． ， 712100)
西北农林科技大学园艺学院 陕西杨凌
: ， 。 /
摘要 为了实现对优质果品的快速无损筛选 设计了便携式苹果多品质一体化无损检测装置 利用可见 近红外光
， ， 、
谱检测平台 获取苹果样本的漫反射光谱信息 采用随机蛙跳算法提取了可溶性固形物含量 可滴定酸含量和果肉
， 3
硬度的特征波长 优选出 个参数的
10 。 ， LED
个共享特征波长 在此基础上 采用特征窄带
光源与光电二极管相结
144
， 、
合的检测方式 设计了漫反射检测光路 窄带
LED
、 。
环形光源 检测探头及控制电路等硬件系统 选取
个苹果样
， ， ，
本 通过检测装置获取漫反射特征电压强度 由传感器感光系数计算出对应的光强 建立了苹果可溶性固形物含
、 ，
量 可滴定酸含量和果肉硬度的多元线性回归模型 预测集相关系数分别为
0. 812 9、0. 807 3
0. 773 6，
和 均方根误
0. 603 6°Brix、0. 063 6% 1. 732 5 N。 QT Python3
，
Python
语言开发了装置的实时控制
差为
与分析软件 植入苹果多品质参数预测模型 实现了多品质参数的同时检测与分析 为测试该装置的检测精度和
46
和
基于
和
开发工具 采用
，
，
。
，
， 8 ， 、
个样本 每个样本重复检测 次 预测苹果可溶性固形物含量 可滴定酸含量和果肉硬度的相关
稳定性 另选取
0. 809 6、0. 796 2 0. 758 9，
和 均方根误差
0. 697 3°Brix、0. 070 3% 1. 832 3 N，
和 装置重复采样最大变异系
系数分别为
0. 010 6、0. 011 6 0. 006 2。
:
LED 、
光源研发的低成本 便携式无损检测装置可
数分别为
实现对苹果多品质参数的实时无损检测 可满足农户田间生产及电商销售优质果筛选要求
LED
和
结果表明 基于多特征窄带
，
。
:
;
;
;
;
关键词 苹果 多品质参数 无损检测装置 特征波长 窄带 光源
: S237; S379. 1 : A : 1000-1298( 2019) 04-0326-07
文章编号
中图分类号
文献标识码
Design of Apple Quality Integrated Non-destructive Testing Device
Based on Multi-band LED Light Source
1，2
1
1
1
1，3
4
ZHAO Juan
QUAN Pengkun ZHANG Mengsheng TIAN Shijie ZHANG Haihui
REN Xiaolin
( 1． College of Mechanical and Electronic Engineering，Northwest A＆F University，Yangling，Shaanxi 712100，China
2． Key Laboratory of Agricultural Internet of Things，Ministry of Agriculture and Rural Affairs，Yangling，Shaanxi 712100，China
3． Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service，Yangling，Shaanxi 712100，China
4． College of Horticulture，Northwest A＆F University，Yangling，Shaanxi 712100，China)
Abstract: With the continuous improvement of people's living standards，consumer demand for apple has
shifted from quantity to quality． However，for small-scale farmers，the detection equipment developed on
the market based on spectrometers is expensive，resulting in difficulty in purchasing，and thus it is
impossible to achieve high-quality fruit screening． Therefore，the object was to develop a low-cost，
portable apple multi-quality parameter integrated detection device． Firstly，diffuse spectral information of
240 Fuji apples was acquired based on the visible /near-infrared spectroscopy platform． After SG
smoothing and multiple scattering correction algorithm pretreatment，the characteristic wavelength of
soluble apple solid，titrable acid and pulp firmness was extracted by random frog algorithm． So the ten
shared characteristic wavelengths of the three parameters，namely 420 nm，480 nm，550 nm，580 nm，
640 nm，680 nm，705 nm，940 nm，980 nm and 1 044 nm，were selected． On this basis，a detection
method combining a characteristic narrow-band LED light source and a photodiode was proposed． Then，
hardware systems such as diffuse reflection detection optical path，narrow-band LED ring light source，
: 2018-11-02
: 2019-02-21
收稿日期
修回日期
基金项目 陕西省重点研发计划项目
( 2017M623254)
:
( 2017ZDXM-NY-017) 、 ( 31701664)
国家自然科学基金项目 和中国博士后科学基金项目
:
作者简介 赵娟
( 1988—) ， ，
， ，
女 讲师 博士 主要从事农畜产品无损检测技术及装备研究
，E-mail: zhaojuan@ nwsuaf． edu． cn
，E-mail: zhanghh@ nwsuaf． edu． cn
:
通信作者 张海辉
( 1977—) ， ， ， ，
男 教授 博士生导师 主要从事农业信息技术与装备研究
4
:
赵娟 等 基于特征
LED
光源的苹果多品质参数无损检测装置研究
327
第
期
detection probe，control circuit and so on were designed． Secondly，the diffuse reflection characteristic
voltage intensity of 144 apple samples was obtained by the detection device． Then the multivariate linear
regression models of soluble solids content，titratable acid and firmness were respectively established by
the obtained information． The correlation coefficients of the prediction set were 0. 812 9，0. 807 3 and
0. 773 6，and the root mean square errors were 0. 603 6°Brix，0. 063 6% and 1. 732 5 N，respectively．
Based on the QT development tool，the real-time control and analysis software of the device was
developed in Python language，and the multi-quality parameter prediction model of apple was implanted
to realize the simultaneous detection and analysis． Finally，to test the precision and stability of the
device，another 46 samples were selected and each sample was tested eight times． The predicted results
of the device were acceptable，and the correlation coefficients of soluble solids，titratable acid and pulp
hardness of apple were 0. 809 6，0. 796 2 and 0. 758 9，and root mean square errors were 0. 697 3°Brix，
0. 070 3% and 1. 832 3 N，respectively． The maximum variation coefficients of the resampling were 0. 010 6，
0. 011 6 and 0. 006 2，respectively． The results showed that the low-cost，portable non-destructive testing
device based on multi-featured narrow-band LED light source can realize the simultaneous detection of
multiple quality parameters of apples，which can meet the needs of farmers for field production and
e-commerce sales of high-quality fruit screening．
Key words: apple; multiple quality parameters; non-destructive detection device; characteristic
wavelength; narrow-band LED light source
，
实验室科研分析 对于田间生产及电商销售的个体
0
引言
，
农户并不适用 相关研究成果无法实际推广生产
。
，
随着人们生活水平的不断提高 消费者对水果
， / ，
因此 本文在可见 近红外光谱检测技术基础上 提
“ ” “ ”，
的需求已经从 数量型 转向 质量型 因而对于如
LED
出一种基于窄带
光源与光电二极管结合的苹
何筛选出内部品质更佳的优质果提出了更高的检测
， 、
果内部多品质检测方法 并设计一种便携式 低成本
。
要求
，
的苹果多品质检测设备 为高品质水果的生产及销
，
近年来 商品化便携式检测设备在果实品质评
。
售提供技术支撑
［1 － 3］
［4］
。
价中得到了广泛应用
王加华等 利用日本
1
材料与方法
Kubota K-BA100R
公司生产的
型便携式近红外光谱
［5］
1. 1
试验材料
。MARA
仪检测了洋梨硬度
等
使用基于手持式
、
从甘肃省静宁县果园里采摘无缺陷 无损伤和无
、
微电子机械系统红外光谱仪检测柑橘大小 颜色等
240
。
个进行试验 样本采摘后运回实
污染的苹果样本
、
外部品质参数及收获前硬度 可溶性固形物含量
、
［6］
，
验室 在室温下存放
24 h
，
后 进行光谱采集和理化值
pH
。
值等内部品质参数 杨帆等 利用聚光科技有
。
测定
SupNIR-1000
限公司的便携式
型光谱分析仪建立了
。MARCO
采用一种基于声光可调谐滤波器原理的微型
1. 2
品质因子理化含量测定
苹果样本的可溶性固形物含量测量使用糖度计
苹果酸度和抗坏血酸的定量分析模型
［7］
等
( PAL-BX/ACID5 ，ATAGO， ) ，
型 日本 方法参照文
、
手持式近红外分析仪建立了橄榄果实硬度 叶绿素
［12］。
献
( GMK-
可滴定酸含量采用苹果酸度计
、 ，
含量 花青素含量等参数的偏最小二乘模型 用来确
835F ，G-WON， ) ;
型 韩国 测定 果实硬度采用物性测
。
定用于初榨橄榄油和食用橄榄的最佳采收时间
［8］
( TA. XT Express ，Stable Micro Systems，
型 英
定仪
ROBERT
Thermo fisher
公司生产的手持式
等
采用
) ，
国 在标记区域从果皮向果肉穿刺 探头直径
5 mm，
， “Fuerte”、“Hass” “Carmen1-
近红外光谱仪 检测了 和
1. 5 mm/s，
穿刺速度为
1. 0 mm/s，
压后上
预压速度
行速度为
2. 0 g。
Hass”3
，
个鳄梨品种的成熟度 预测结果与商业方法
1. 0 mm/s，
测试距离为
10 mm，
触发力是
。 ，
的判定结果接近 上述结果表明 使用便携式近红
理化测定的取样部位分别为光谱采集所测
外光谱设备不仅可以采前实时检测树上水果成熟期
3 ， 3
量的样本 个面 每个指标测定 次取平均值作为
，
间的内部品质参数变化 也可以用于采后检测
。
， ，
最终样品测定结果 其中 可溶性固形物含量和可滴
，
目前 市场上也已经有一些成熟的水果品质便
［9 － 11］
。
。
ACCUNIR2100
和
定酸含量每测完一次需用纯净水清洗仪器
携式检测仪器
如美国的
1. 3
ACCUNIR2200
，
型检测仪 日 本 的
K-SS300
TD-
和
光谱特性试验
1. 3. 1
2000C
，
型检测仪 意大利的
Quality Station
QS-300
和
光谱信息获取
。 ，
型检测仪等 但市场上的设备价格昂贵 主要用于
/
基于实验室搭建的可见 近红外光谱的漫反射
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