近红外谱区建立南疆红枣快速无损分级模型校正库的研究

近红外光谱NIR光谱具有丰富的结构和组成信息，可以快速对果品无损检测和分级，目前国内所用的近红外光谱仪器主要依赖进口，由于缺乏相应果品的模型校正库无法大规模推广使用。. 本项目立足南疆红枣独特地域优势及糖份高的优点，以南疆品牌骏枣、灰枣、冬枣样品为研究对象，不同等级糖度为主要指标，选择当地采摘和储藏时典型的湿度和温度作为控制条件，从大量红枣样品筛选出有代表性的样品，优选红枣糖度对应的近红外谱区光谱波段组合，采用组合生成、偏最小二乘法等算法挑选最优定标波长组合，通过特定波长点的组合来提取红枣的糖度信息，在此基础上定制相应波长的分光元件通过适当的组合方式来实现，最终建立精度满足实际要求的红枣糖度分立波长通道分析快速无损分级校正模型，为进一步开展新疆特色果品分级树立品牌提供做准备，在为地方经济发展服务方面有着重要意义，预期成果发表核心期刊论文4篇，培养青年教师2-3名，并申请专利一项。

本项目针对南疆红枣糖度高这一独特地域品质优势，发挥多学科交叉优势，开展近红外光谱校正模型和南疆红枣品质无损检测技术研究。通过大量光谱采集处理和糖度测试等基础数据积累工作，获取最佳光谱采集参数和实验方法。利用物理品质细分和光谱细分相结合及二维相关分析的方法，研究红枣品质和光谱对应关系及变化规律，梳理出南疆红枣的部分品质特征因子，该红枣品质分级建模方法获得发明专利授权，通过PLS方法分析处理实验数据，建立南疆主栽品种骏枣、灰枣、冬枣的近红外光谱品质分级检测初级校正模型。探索开展了不同光谱仪器间模型传递、红枣在线品质检测采集参数方法、高光谱品质检测等相关实验研究。设计红枣在线品质检测测试平台，该果品分级装置获实用新型授权。与枣业公司合作进一步开展满足红枣品质分级要求的红枣专用便携式和在线检测相关模型的研究。. 项目研究成果：获发明专利授权一项，实用新型专利一项。发表论文8篇，其中SCI收录3篇，ISTP收录1篇，获塔里木大学科技进步三等奖一项，获第12届自治区自然科学优秀论文二等奖一项。锻炼培养青年教师4名，组建一支近红外光谱品质检测团队。项目相关实验成果为进一步开展新疆特色果品品质检测和为地方经济发展服务方面奠定了良好的基础。