《荔枝蒂蛀虫无损检测 可见近红外光谱法》.pdfVIP

ICS

CCS

团体标准

T/GDNBXXXX—2024

荔枝蒂蛀虫无损检测

可见/近红外光谱法

Non-destructivetestingoflitchipedicleborersby

visible/near-infraredspectroscopy

（征求意见稿）

在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上。

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

广东省农业标准化协会发布

T/GDNBXXXX—2024

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由广东省农业标准化协会提出并归口。

本文件起草单位：广东省农业科学院设施农业研究所。

本文件主要起草人：徐赛、陆华忠、梁鑫、范长湘、石婧楠、黄熹。

I

T/GDNBXXXX—2024

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（R）2

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（XC、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