文章目录

引 言

1 实验部分

1.1 材料与试剂

1.2 仪器与设备

1.3 方法

2 结果与讨论

2.1 不同产地沃柑原始光谱特征

2.2 基于单一及组合预处理和PCA方法的不同产地柑橘鉴别分析

2.3 基于PCA-FLD的不同产地柑橘鉴别分析

3 结 论

文章摘要:柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明:主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。

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