基于近红外光谱技术的空苞山核桃快速识别

空苞山核桃是指果实没有种仁或者发育受阻的山核桃,严重影响山核桃产品品质。为实现空苞山核桃的快速无损识别,利用2种近红外检测装置在200～1 160 nm波长范围采集带壳山核桃样本的光谱,采用8种预处理方法进行光谱预处理,利用竞争自适应重加权采样（CARS）方法筛选空苞山核桃的特征波长变量,最后应用线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和马氏距离判别分析（MDA）建立空苞和正常山核桃的分类模型。结果表明,使用检测装置1所建立的空苞山核桃分类模型性能优于检测装置2的分类模型,经多元散射校正（MSC）预处理后建立的分类模型的识别结果最好,LDA、QDA及MDA模型的特异性、敏感性和正确率均为1,优于其它预处理方法建立的分类模型。经CARS变量筛选后,建模所用的光谱变量数目大大减少,有效简化了分类模型,而模型性能仍与全波长模型性能持平。本文为空苞山核桃的快速、无损识别提供了一种可行的方法。