荔枝蒂蛀虫无损检测 可见近红外光谱法-征求意见稿.docx

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荔枝蒂蛀虫无损检测可见/近红外光谱法

1范围

本文件规定了用可见/近红外光谱无损检测法检测荔枝蒂蛀虫的原理、仪器、样品集的选择、分析步骤等。

本文件适用于荔枝蒂蛀虫品质参数同步无损检测，不适用于仲裁检验。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T29858分子光谱多元校正定量分析通则

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。3.1

荔枝蒂蛀虫ConopomorphasinensisBradley

荔枝蒂蛀虫，又称荔枝细蛾、荔枝爻纹细蛾。幼果期蒂蛀虫幼虫从果蒂附近蛀入，取食种脐及胎座，遗留虫粪于果内和表皮的果实。

3.2

校验集validationset

在机器学习中，研究和构建算法用来对数据进行学习和预测是一个常见任务，这些算法是通过基于数据驱动的预测或决策工作，即对输入的数据搭建数学模型。校验集用于用来调参、选择特征以及调整其他和学习算法相关的选项。

3.3

预测集calibrationset

测试集检验最终选择最优的模型的性能如何。3.4

决定系数coefficientofdetermination（R2）

可见/近红外光谱法测定值与标准理化分析方法测定值之间相关系数的平方。3.5

均方根误差rootmeansquareerror（RMSE）

均方根误差是可见/近红外光谱法测定值与标准理化分析方法测定值偏差的平方与观测次数n比值的平方根。衡量两者之间的偏差。

4原理

可见/近红外光谱（VisibleNearInfrared，Vis-NIR）波长范围为350nm～2526nm，可见光对被

测样本颜色变化较敏感，近红外光是介于可见光和中红外之间的电磁波，对含氢基团X-H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收，使得经过被测样本反射或者透射的近红外光携带被测样本相关品质信息。分析原理是，通过建立光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），通过光谱和对应关系，能很快得到所需要的质量参数数据。本标准为校正模型建立，校正模型验证以及用校正模型进行预测提供指导。模型建立、验证过程主要包括：首先，收集一组可代表荔枝蒂蛀虫程度变化范围的校正样品和验证样品，

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组成校正集和验证集；使用仪器测定校正集和验证集的光谱，采用参考方法测定样品的荔枝蒂蛀虫程度参考值；然后，用多元散射校正（MSC）进行预处理，选择合适的化学计量学方法（多元散射校正（MSC）和向量回归（SVR））将预处理后的校正集光谱数据和荔枝蒂蛀虫程度参考值进行关联，在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，建立校正模型；将验证集光谱输入检测模型得到预测结果，并与实际理化值比对，评价检测模型的预测能力和有效性，根据评价结果决定模型能否使用或更新。

5仪器

卤素灯（100W）、可见/近红外透射光谱检测系统：计算机、OceanOpticsQEpro光谱仪、实验

暗箱、光源、光纤、自动校准黑白参考板、电源和托盘等。

6样品集的选择

精选处于同一成熟度水平、大小均一的荔枝果实，保留2mm果梗，剔除外部破损和畸形的样品，留

下100个以上。

7分析步骤

7.1光谱采集

按照适合的光谱采集参数，采集荔枝透射光谱，每次测定要求连续测量不少于3条的样品透射光谱。样品的透射光谱采用多元散射校正（MSC）进行预处理以消除噪声，采用连续投影法（SPA）进行特征提取和对特征提取后的光谱数据采用支持向量回归（SVR）分训练集与测试集进行建模识别，计算平均光谱作为最终测量光谱。

7.2荔枝蒂蛀虫理化分析测定

将荔枝纵切两半，按照T/HNBX105规定的方法测定荔枝蒂蛀虫。

7.3校正模型的建立

用于建立模型的校正样品应具有代表性，其因素包含不同月份、不同采摘时间、环境因素、存放期等，能涵盖待测样品的变化范围。校正样品数量不少于100份。按照GB/T29858规定建立校正模型，校正模型的有效性利用决定系数（thecoefficientofdetermination，R2）和均方根误差（rootmeansquareerror，RMSE）指标评价，相关评价指标的要求见附录A。

7.4校正模型的验证

用于评价模型的验证样品独立于校正集，数量不少于40份，其代表性与校正样品要求一致。选择R2以及RMSE的指标评价校正模型验证预测效果，相关评价指标的要求见附录A。检测结果应在近红外光谱测量