由于其季節性生產，為延長貨架期、提高附加值，以及解決滯銷所產生的資源浪費問題和脫水果蔬市場需求，大量胡蘿卜被制成脫水干制品。當前，我國胡蘿卜干燥方式以熱風干燥為主，其設備成本低、操作簡單，但易造成產品內外部品質參差不齊，影響經濟效益。因此，需要開展對胡蘿卜片干燥效果的檢測。水分和類胡蘿卜素含量作為評判胡蘿卜干燥效果的重要指標，直接關聯產品的營養特性和市場價值。本實驗以不同干燥時長的胡蘿卜片為研究對象，利用高光譜成像系統采集400-1000nm和1000-2200nm波段光譜信息，基于PLS和SVM算法建立水分和類胡蘿卜素含量的全波段和特征波長預測模型，并實現水分和類胡蘿卜素含量空間分布的可視化，為后續在線檢測奠定基礎。
儀器與設備
可見-近紅外高光譜成像系統、短波紅外高光譜成像系統 臺灣五鈴光學股份有限公司；UV1800 紫外可見分光光度計 日本島津；GZX-9070MBE電熱鼓風干燥箱 上海一恒科學儀器有限公司；冷凍粉碎機 德國 IKA；振蕩培養箱 國華電器；3K15 冷凍離心機 德國 Sigma。高光譜成像系統：ImSpector V10E 成像光譜儀 芬蘭 Specim 公司；ICL-B1620 CCD 攝像機 美 國 Imperx 公司（可見-近紅外）；Raptor EM285CL 攝像機 英國 Raptor Photonics 公司（短波紅外）；IT 3900ER 150W 鹵素光源 美國 Illumination Technologies 公司；IRCP0076-ICOMB001 移動平臺 臺灣 Isuzu 公司；Spectra Image 取像軟件、HIS Analyzer 分析軟件 臺灣 Isuzu 公司。
本實驗以不同干燥時長的胡蘿卜片為研究對象，利用高光譜成像系統采集400-1000nm和1000-2200nm波段光譜信息，分別建立水分和類胡蘿卜素含量預測模型。對于水分含量預測模型的建立，MSC為最優預處理方法?；赟PA算法可分別提取400-1000nm波段范圍內的10個和1000-2200nm波段范圍內的11個特征波長。對于類胡蘿卜素含量預測模型的建立，MSC-SVM為400-1000nm波段最優預處理方法，而1st-PLS為1000-2200nm波段最優預處理方法?；赟PA算法可分別提取400-1000nm波段范圍內的12個和1000-2200nm波段范圍內的11個特征波長。
通過比較不同波段范圍和不同建模方法，發現水分和類胡蘿卜素含量最優預測模型均是400-1000nm波段MSC-SVM模型。基于全波段建立的預測模型 R2P分別為0.984和0.911，RMSEP分別為0.380g/g和34.836mg/100g；基于特征波長建立的預測模型R2P分別為0.962和0.898，RMSEP分別為0.612g/g和37.544mg/100g。預測精度略低于基于全波段建模，但是模型RPD均大于3，證明建模效果非常好。綜上所述，高光譜成像技術可以實現胡蘿卜片干燥過程水分和類胡蘿卜素含量的無損檢測，為后續在線檢測和胡蘿卜片的干燥加工提供理論基礎和技術支持。
以上內容僅供參考。
