基于介電頻譜技術的甜瓜品種無損檢測

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　　甜瓜是生活中常見的水果類型，屬于葫蘆科的物種，品類相對較為豐富，不同品種的果實性狀、品質之間存在較大差異，針對不同品種的品質進行研究，有利于以消費市場為導向進行甜瓜品種的培育。介電頻譜技術是進行非導電物質、含濕量較高的半固體材料測量的常用方法，根據介電參數確定產品的品質，并進行不同品種類型的識別。介電頻譜技術是生鮮領域常見的無損檢測技術，應用介電頻譜技術對甜瓜品種進行無損檢測，可以促進介電頻譜技術應用價值的實現。
　　一、介電頻譜技術的優勢
　　針對甜瓜品種的傳統檢測技術主要分為外表檢測和內部檢測，兩者存在較大差異，如果想要得到相對精確的檢測結果，需要進行破壞性檢測。由于甜瓜品種內部品質的差異及生理變化能夠表現出介電參數的差異特點，應用介電頻譜技術進行甜瓜不同種類的識別，能夠達到無損檢測的目的，即在不破壞產品的情況下，得到產品外部和內部的檢測數據，提升品種檢測工作效率。
　　二、介電頻譜技術的檢測過程
　　選擇檢測樣本。選擇和采摘樣本應當考量陰面、陽面以及是否貼地對果實品質可能造成的影響，通常情況下厚皮甜瓜在開花后的35天左右便可采摘進入市場流通領域，為保證檢測效果，進行實驗檢測最好選擇開花后40天的成熟甜瓜。要求樣本外觀基本保持大小相近、外觀相似，果實表面顏色均勻且無破損。
　　甜瓜樣本測量。首先對樣本進行校準，并設計測量范圍，進而開始樣本測量。在樣本上選取測量電，并將樣本放置于小型支架上，保證測量探頭在測量點位置垂直向樣本內部，由此得到4個測量點的介電頻譜數據，最終取4個測量點的平均值作為檢測結果。
　　數據分析。不同甜瓜品種的品種會以介電參數頻率曲線的方式呈現，為實現檢測目的，需要應用數學建模方法進行數據處理。通常情況下選用支持向量機、極限學習機兩種建模方法，支持向量機是非線性網絡校正方法，能夠有效提升建模環節的效率，以解決非線性問題;極限學習機則學習速度快、性能好，同時也能夠在模式識別、非線性擬合等方面體現出應用優勢。
　　甜瓜種類的識別。應用KS法能夠對校正集和驗證集進行劃分，對數據FF、PCA、SPA等進行預處理，并建立種類識別模型，將不同品種的判別結果放置于表格中的不同位置，以保證品種識別的準確率。不同甜瓜品種在糖度、含水量、硬度等方面存在差異，應用模型進行數據分析和數據分布的對應核查，便能夠實現識別品種的目的。
　　介電頻譜技術是無損檢測領域較為常用的檢測技術，利用該技術進行甜瓜品種檢測時，需要通過選擇檢測樣本、甜瓜樣本測量、數據分析、甜瓜種類的識別等步驟，以實現以品質識別為途徑的品種檢測。根據相關研究顯示，應用介電頻譜技術進行無損檢測，可以根據不同品種在內部品質方面存在的差異，從糖度、含水量、硬度指標等方面作為考察點和辨析點，應用數學領域的建模方法進行數據分析，在甜瓜品種識別領域取得相對準確的識別結果。
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