比较微型近红外光谱仪在芒果品质评估中的性能

摘要：

近红外（NIR）光谱是无损/破坏性测定农产品质量参数的有效工具。在此，我们报告了对四种不同的市售便携式近红外光谱仪性能的评估，这些光谱仪用于非/破坏性地测定Nam/Dok Mai芒果的选定质量参数。微型化近红外光谱仪：SciO（750-1070 nm）、Linksquare（400-1050 nm）、DLP NirScan Nano（900-1700 nm）和 Neospectra（1300~2500 nm）用于从芒果样品中采集近红外光谱。光谱数据用于开发Nam/Dok Mai芒果质量参数的校准模型。研究的芒果质量参数是干物质（DM）、总可溶性固体（TSS）、可滴定酸度（TA）、pH 值和硬度。模型开发是使用偏最小二乘回归（PLSR）进行的。结果表明，使用SciO和Linksquare仪器获得的近红外光谱数据使DM、TSS和pH的校准模型具有令人满意的质量系数（>0.80）。此外，使用Linksquare仪器采集的光谱数据也可以用来制作令人满意的TA校准模型。另一方面，基于使用SCIO和Linksquare采集的光谱数据的硬度校准模型的优点数字并不令人满意。根据使用DLP NIRScan Nano和Neospectra光谱仪获得的光谱数据，所有研究过的芒果质量参数的校准模型的质量数据并不令人满意。但是，基于使用Neospectra光谱仪采集的光谱数据的校准模型的质量数字，优于基于使用DLP NIRScan Nano仪器采集的光谱数据的校准模型的质量数字。