陕西无损水果糖度检测

目前这近红外检测方法应用的较多较广，技术相对成熟。通常，将波长为0.8-2.5μm 的红外线称为近红外线。所谓近红外分光分析法，就是基于水果内所含各种成分的分子结构在近红外区域的吸收现象，利用了多元回归分析等统计方法及计算机技术，进行成分、理化特性分析的方法。其原理是当近红外线照射到水果时，一部分被反射，一部分被吸收，检测与成分相关的特定的吸收波长，就可算出成分含量。该方法在水果检测方面，主要用于测量糖度和酸度。日本三井金属公司上世纪80 年代末就开发出了柑橘糖酸度无损伤在线检测装置，主要由光源、光学传感器、数据处理三大部分组成。利用该装置，柑橘在不受任何破坏的情况下，即可获得糖酸度值。近红外技术可针对不同品质的水果进行提供分级支持。陕西无损水果糖度检测

近红外在果蔬品质检测方面的应用已经30年了，技术细节在不断完善进步，但整体思维模式有待突破。近红外光谱在果蔬品质无损检测上的应用，近年来，国产近红外水果检测设备也取得了长足进步。在各种不同的领域近红外正在发挥着特殊作用。随着LED光源，特别是近红外区域LED连续光源的研制成功、光谱仪小型化、微型化、量子光谱仪的问世、无线通讯、5G数据快速传输、人工智能等方方面面的突飞猛进，局部照射，多点测量，攻破尚存顽症指日可待。宁夏近红外水果内部病斑检测可***解决各类水果等易损失、黑心等内部缺陷进行分选。

IAS-F100近红外水果内含物分析仪是一款针对水果内含物分析、分选而开发设计的产品。仪器内部采用MEMS型近红外光谱仪设计而成，仪器内部还具有全自动恒温样品检测模组和光谱校准系统。可针对大、中、小等不同尺寸水果样品的内含物含量进行实时快速分析并进行分选。IAS-F100近红外水果内含物分析仪，已经初步的建立了部分水果检测模型，目前可以满足大型水果如，柚子、西瓜、香瓜、木瓜等；中型水果苹果、梨、桃子、柑橘等；小型水果大枣、圣女果、樱桃等的不同尺寸水果的分析、分选要求。

—基于近红外光谱技术检测水果糖度（水分/黑心病【可见+近红外】）

主要过程：

（1）选取具有代表性的水果

（2）通过漫反射或透射方式采集水果样品相关光谱数据；

（3）对光谱数据预处理，消除不同因素对水果模型精度带来的误差，选择更有代表性样品的光谱数据；

（4）采用国家和国际认证的化学分析方法测量水果样品成分的准确含量；

（5）建立预测模型

（6）未知水果样品近红外光谱的采集，然后用所建立的预测模型预测未知样品的成分含量。

（7）用标准的化学分析方法测量未知水果样品成分的含量，验证所建立预测模型的准确性，然后对预测模型进行校正和优化。 水果内部分支分选，可增加客户粘性，提升自身的口碑于信誉度，并获取更大的议价空间。

目前所设计的多通道光谱分析系统，检测精度上可以做到±0.4，检测速度上大果可以达到大果1-2个/秒，中果5-10个每秒，不但可以满足大规模水果分选需求，也可以大幅度地提升分选的效率。“隰县玉露香梨”作为国家地理标志证明商标，**出口水果质量安全示范基地县，其果梨产业的生产标准化、规范化程度已经初具规模。而此次近红外水果内部品质分选系统的引入，不但将进一步推动隰县玉露香梨产线的智能化、数字化产线的建设，还将在行业内树立新的**，推进国内水果行业分选、分级制度的建设，改变传统水果产业的销售方式、销售策略，助力特色农产品走精品化道路、提升竞争力，实现农业增效、农民增收。根据近红外光谱特征运用化学计量学方法建立分析模型，可实现水果内部品质无损分析。无损水果分析

近红外分选技术，为水果分选用户提供高性价比的水果分选技术支持。陕西无损水果糖度检测

由于水果的内部成分和外部特性不同，在不同波长光线照射下会有不同的吸收或反射特性，也就是说，水果的分光反射率或吸收率在某一特定波长内会出现不同的光谱吸收反应，根据这一特性结合光学检测装置能实现水果品质的无损检测。考虑到水果品种的多样性和形状的特殊性，用于水果内部品质特性检测的系统主要由光源系统，入射出射光纤组件，光电检测转换器和信号放大转换系统!显示输出等硬件系统和用于光谱采集和数据处理的软件系统组成。陕西无损水果糖度检测

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