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J-GLOBAL ID：201902230141987696   整理番号：19A1671660

SPXYアルゴリズムによるスイカの可溶性固形物の近赤外スペクトル検出【JST・京大機械翻訳】

The NIR Detection Research of Soluble Solid Content in Watermelon Based on SPXY Algorithm

著者 (6件)： Wang Shifang (北京農業質量標准与検測技術研究中心,北京,100097) ,  Han Ping (北京農業質量標准与検測技術研究中心,北京,100097) ,  Cui Guanglu (北京市大興区農業技術推广站,北京,102600) ,  Wang Dong (北京農業質量標准与検測技術研究中心,北京,100097) ,  Liu Shanshan (北京農業質量標准与検測技術研究中心,北京,100097) ,  Zhao Yue (北京市大興区農業技術推广站,北京,102600)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 39  号： 3  ページ： 738-742  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 可溶性固形物(SSC)は,主に糖,酸,セルロース,ミネラルなどの成分を含み,果実の熟度や品質を評価するのに重要であり,果実の食感,フレーバー,およびシェルフライフに影響する。スイカの可溶性固形物含有量の非破壊迅速検出は、スイカの成熟度の確定、貯蔵及び輸送過程におけるスイカの内部品質監視にとって重要な意味を持ち、スイカの生産利益と市場競争力を高めるのに役立つ。スイカの可溶性固形物含有量の迅速非破壊近赤外スペクトル測定において、近赤外拡散方式が必要とする光源のエネルギーが大きく、同時に大電力透過が果物の内部品質に影響を与える。近赤外拡散反射方式を用いた研究は少ないが、拡散反射収集に必要なエネルギーが小さく、機器の小型携帯化を実現し、コストが低く、同時に、透過による果物品質の変化を避けることができる。小型スイカを研究対象とし、JDSU携帯型近赤外スペクトロメータを用いて、スイカのサンプル瓜梗、瓜臍、赤道部位の近赤外反射スペクトルを収集し、976、1186と1453nm付近に明らかな吸収がある。スイカの可溶性固形物の近赤外スペクトル非破壊予測モデルを,部分最小二乗回帰(PLSR)定量分析によって確立した。まず、スペクトル-理化学値共起距離(SPXY)アルゴリズムを用いて、スイカの異なる検出部位のサンプル集合を区分し、可溶性固形物の含有量をy変数とし、スペクトルをx変数とし、2種類の変数を用いて同時にサンプル間の距離を計算し、最大程度でサンプル分布を特徴づける。多次元ベクトル空間を効果的にカバーし,サンプル間の差異と代表的性を増加させ,モデル安定性を改善した。スイカサンプルを51の校正セットと15の予測セットに分け、校正セットサンプルのSSC含有量は予測セットサンプルのSSC含有量の範囲をカバーし、しかも変動係数は9%以下であり、サンプル集合の分割は合理的で、ロバストで信頼できる予測モデルの構築に役立つ。次に,スイカの茎,さい帯,および赤道の近赤外反射スペクトルと可溶性固形物含有量の間の定量的モデルの予測精度を比較し,結果は,スイカの赤道の反射スペクトルが可溶性固形物含有量と相関し,予測効果が良好であることを示した。予測セットの相関係数は0.629であり,予測セットの平均二乗誤差は0.49%であった。異なる検出部位で得られたスペクトル情報に対して確立した近赤外スペクトルSSC予測モデルの精度問題は、スペクトル収集方式と関係があるが、一方、スイカの産地、品種、成熟期などの要因によるその性状の差異と関係がある。スイカの検査部位は,モデル構築の過程において実際の状況に従って決定した。最後に,近赤外反射スペクトルと可溶性固形物含有量の間の予測モデルの精度を改善するために,スペクトル前処理法を適用して,標準正規化前処理の後の部分最小二乗回帰(PLSR)モデルを確立した。予測セットの相関係数は0.864であり,予測セットの二乗平均平方根誤差は0.33%であり,モデル相関は良好であり,予測精度は大いに向上した。研究の結果、近赤外反射スペクトルによる小型スイカの赤道部位の検出は、その可溶性固形物含有量をよく予測でき、実際の生産における近赤外スペクトル非破壊迅速検出のスイカの可溶性固形物含有量及び小型携帯機器の開発に技術的な備蓄を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定量分析 ,  熟度 ,  ロバスト性 ,  *スペクトル ,  前処理 ,  モデリング ,  *近赤外線 ,  相関係数 ,  品質 ,  反射スペクトル ,  予測 ,  *スイカ ,  *近赤外スペクトル ,  *アルゴリズム ,  予測モデル

著者キーワード (5件)： Watermelon ,  Near infrared reflectance spectroscopy ,  SPXY algorithm ,  Detection position ,  Soluble solid content

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  スイカ ,  可溶性固形物 ,  近赤外スペクトル