柚果可溶性固形物含量无损检测研究获新进展
近日，广东省农业科学院设施农业研究所无损检测与智能分选研究团队在柚果可溶性固形物含量无损检测研究方面取得新进展，提出了基于可见/近红外全透射光谱的柚果可溶性固形物含量无损检测新方法并进行实验验证。相关成果发表于《采后生物学与技术》（Postharvest Biology and Technology）。
柚果是广东主要的水果之一，其皮厚、果大、内部组织层复杂导致内部品质无损检测困难。可溶性固形物含量是影响柚果风味的主要指标，对其进行准确的无损检测，有助于实现品质快速智能分级，从而保障上市果品、提升品牌竞争力和消费者满意度，目前尚存在技术难点。产业亟需一种准确、稳定的柚果可溶性含量无损检测方法用于采后大批量柚果品质智能分选。
该研究基于可见/近红外全透射光谱，仿真设计最佳光路结构，优选出SNV+CARS+PLS无损检测模型，通过分析柚果不同部位的可溶性固形物含量差异寻优最佳标定位置，提出适用流水线动态检测的模型性能提升方案，形成了一套大批量采后柚果可溶性固形物含量无损检测新方法，可为产业提供有效技术支撑。
上述研究得到国家重点研发计划课题、广东省乡村振兴战略专项课题等项目（课题）的资助。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2024.112990
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