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基于近红外的PE包装蓝莓新鲜度无损检测

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目的 将近红外无损检测技术应用于智能包装生产线上,以快速、准确地检测PE包装蓝莓的新鲜度.方法 以蓝莓含水率和可溶性固形物(SSC)为评价指标,使用SNV、MSC和DT结合UVE处理所获得的光谱数据,通过PLSR和RF建立散装蓝莓和PE保鲜膜包装蓝莓的含水率和SSC预测模型,通过比较校正决定系数Rc2、验证决定系数Rp2和均方根误差来验证模型的准确性.结果 建立散装蓝莓含水率预测模型,选择最佳预处理方法为SNV,使用PLSR建模,最佳主成分数为9,Rc2为0.971,Rp2为0.933;建立PE保鲜膜包装蓝莓含水率预测模型,选择最佳预处理方法为SNV,使用RF建模,Rc2为0.923,Rp2为0.876;建立散装蓝莓SSC预测模型,选择最佳预处理方法为DT结合UVE,使用RF建模,Rc2为0.942,Rp2为0.869;建立PE保鲜膜包装蓝莓SSC预测模型,选择最佳预处理方法为MSC结合UVE,使用PLSR建模,最佳主成分数为7,Rc2为0.849,Rp2为0.707.结论 通过对比散装蓝莓、PE包装蓝莓两者的预测模型,发现PE膜会影响预测模型的精度但不影响使用,为在智能包装生产线上快速无损检测蓝莓新鲜度提供了一种实用的方法.
Nondestructive Detection of Freshness of PE Packaged Blueberries Based on NIR

陈雅、姜凯译、李耀翔、彭润东

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东北林业大学 工程技术学院,哈尔滨 150040

蓝莓 含水率 可溶性固形物含量 近红外光谱 无损检测 智能包装生产线

中央高校基本科研业务费专项东北林业大学"双一流"项目

2572017BB0741113253

2022

包装工程
中国兵器工业第五九研究所

包装工程

北大核心
影响因子:1.097
ISSN:1001-3563
年,卷(期):2022.43(7)
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