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第29卷第12期农业工程学报Vol.29No.12
2642013年6月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringJun.2013

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

介邓飞1,2，谢丽娟1,2，饶秀勤1,2，应义斌1,2※
（1.浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州310058；
2.农业部设施农业装备与信息化重点实验室，杭州310058）

摘要：水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标，利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快
速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响，该文以麒麟瓜为
研究对象，利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测，采用偏最小二乘回归（PLSR），
多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型，并探讨等间隔平均光谱和等间
隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间

隔5，115个变量）经归一化预处理，结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、
校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优，建模时
间短，提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。
关键词：近红外光谱，模型，无损检测，西瓜，可溶性固形物，变量筛选，漫透射
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.12.033
中图分类号：S233.5；0657.33文献标志码：A文章编号：1002-6819(2013)-12-0264-07

介邓飞，谢丽娟，饶秀勤，等.近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度[J].农业工程学报，2013，29(12)：
264－270.
JieDengfei,XieLijuan,RaoXiuqin,etal.Improvingaccuracyofpredictionmodelforsolublesolidscontentof
watermelonbyvariableselectionbasedonnear-infraredspectroscopy[J].TransactionsoftheChineseSocietyof
AgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,29(12):264－270.(inChinesewithEnglishabstract)

术开发西瓜内部品质检测分级设备具有可行性。
0引言
国内外学者利用西瓜的光谱特性陆续进行了
中国的西瓜栽培面积及总产量居世界之首，年内部品质无损检测的相关研究[3]。田海清等[4]利用
总产量占全球西瓜产量的50%以上[1]，但出口量却可见/近红外漫透射方法对西瓜的坚实度进行了研
很少，主要因为中国水果商品化水平比较低，检测究。李永玉等[5]采用便携式漫透射仪K-BA100R采
技术和检测水平均比较落后，导致西瓜品质较差，集小型西瓜可见/近红外光谱对其成熟度进行了检
市场竞争力不强，难以形成产业优势，不能满足国测研究。张帆等[6]对西瓜干粉中的可溶性糖和纤维
际市场竞争的要求。国内很多水果生产企业每年花素含量进行了测定。Cho等[7]利用可见/近红外光谱
费大量的资金购买国外的检测设备。为了增强中国仪检测西瓜内部空洞和甜度并开发了无损检测系
水果品质检测装备制造业的技术实力，提高国内水统。Maruo等[8]采用激光对西瓜的糖度和坚实度进
果生产加工企业的生产效益，研究开发高水平的水行了无损检测试验研究。以上研究都是在全波段光
果品质检测分选设备是十分必要的。近红外光谱无谱范围内建立的模型，光谱数据量较大，模型计算
损检测技术凭借其简单、快速、无损，可降低检测复杂，不利于在线检测。国外部分学者通过优选波
费用，便于实现在线实时检测的优点，已经被广泛长建立校正模型进行西瓜内部品质无损检测研究。
用于农产品品质检测[2]。因此，基于近红外光谱技Ito等[9]采用872和902nm2个波长的光谱对小型西
瓜的糖度建立多元线性回归模型。Tsuta等[10]选取

收稿日期：2012-12-12修订日期：2013-05-15874和902nm2个波长对西瓜的可溶性固形物含量
基金项目：农业部公益性项目（201003008-5）进行了研究。Abebe[11]选取770、830、865和887nm
作者简介：介邓飞（1982－），男，山西运城人，博士生，主要从事农4个特征波长建立多元线性回归模型对西瓜成熟度
产