基于可见光/近红外光谱技术的便携式在线无损检测设备的开发，用于检测苹果的水心病

摘要

可见光和近红外（Vis/NIR）光谱技术因其快速高效、无损检测以及适用于检测不透明样品的优点，在水果品质检测中得到了广泛应用。为了解决苹果在生长和成熟过程中是否会出现水心病的问题，研究人员设计了一种基于Vis/NIR光谱技术的便携式在线无损检测设备，以实现苹果水心病的准确检测。该设备采用AIOX2000-13光谱仪作为检测单元，以STM32F103VET6 ARM处理器作为主控制芯片，并集成4G无线通信模块，以确保处理器与计算机之间数据传输的稳定性和可靠性。这种结构能够高效、稳定地传输苹果的光谱数据及检测结果，从而满足在苹果树上进行现场无损检测的需求。该系统基于自设计的光谱数据采集机制，采用双向采集方法对500个“富士”苹果样本的光谱数据进行采集。采集到的光谱数据经过标准正态变量（SNV）预处理后，利用基于X-Y距离的光谱投影（SPXY）算法对数据集进行分类。通过结合无信息变量消除法（UVE）和连续投影算法（UVE-SPA），提取了与苹果水心病相关的关键特征波长。随后，构建了基于支持向量机（SVM）的检测模型SNV-UVE-SPA-SVM，并通过Honey Badger算法（HBA）对模型进行优化，测试集准确率达到96%。经过研究和分析，确定方向1为最佳采集方向，并对50个苹果样本进行了现场验证，检测准确率为94%。结果表明，该检测设备具有便携性强、效率高以及适用于现场检测的优点，非常适合用于苹果水心病的快速现场检测。