研究背景

花色苷是葡萄和葡萄酒中重要的酚類(lèi)化合物，對(duì)葡萄酒的感官質(zhì)量和儲(chǔ)存能力具有決定性影響。然而，傳統(tǒng)的化學(xué)檢測(cè)方法存在破壞性，難以實(shí)現(xiàn)快速、大規(guī)模的檢測(cè)。高光譜成像技術(shù)作為一種無(wú)損檢測(cè)手段，提供了一種新的解決方案。

研究方法

本研究使用的SC-230高光譜成像儀，其光譜范圍為900-1700nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于8nm，具有254個(gè)光譜通道。實(shí)驗(yàn)中，基于931～1700 nm的近紅外波段，獲取了葡萄漿果的高光譜圖像。利用連續(xù)投影算法（SPA）進(jìn)行波長(zhǎng)變量選擇，從236個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)中篩選出20個(gè)關(guān)鍵光譜變量，進(jìn)而采用不同的建模方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。

研究結(jié)果

連續(xù)投影算法SPA的應(yīng)用

SPA算法有效地從大量光譜數(shù)據(jù)中篩選出特征變量，簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)，縮短了校正時(shí)間，并顯著提高了模型的預(yù)測(cè)精度。

預(yù)測(cè)模型的比較

對(duì)比了PLS、SPA-MLR、SPA-BPNN和SPA-PLS四種建模方法，結(jié)果顯示SPA-PLS模型具有最佳的預(yù)測(cè)效果。其預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)（R）達(dá)到0.9000，預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）為0.5506，顯示出良好的預(yù)測(cè)性能。

高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

與傳統(tǒng)近紅外光譜技術(shù)相比，高光譜成像技術(shù)能夠提供更豐富的圖像信息，為光譜數(shù)據(jù)處理提供了更合理和有效的分析方法。

結(jié)論

本研究表明，利用近紅外高光譜成像技術(shù)結(jié)合SPA算法和PLS建模方法，能夠有效地檢測(cè)釀酒葡萄果皮中的花色苷含量。該技術(shù)為葡萄及葡萄酒行業(yè)的快速無(wú)損檢測(cè)提供了一種新的工具，具有重要的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，高光譜成像技術(shù)將在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)、屏幕檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。