1、隨著生活水平的提高，消費者對水果品質提出更高的要求。糖度對水果品質起主導作用，傳統(tǒng)的水果糖度檢測方法存在破壞樣品、操作復雜、耗時長、成本高和無法實現(xiàn)在線檢測等缺點。可見/近紅外光譜技術具有高效、快速、低成本、無破壞性等特點。本課題以贛南臍橙和紅富士蘋果為研究對象，以糖度為檢測指標，搭建了水果糖度可見/近紅外光譜在線檢測裝置，主要從水果性狀對糖度在線檢測的影響,不同運動速度下積分時間選擇和水果在線檢測數(shù)學模型等方面進行了實驗研究，旨在為水

2、果內部品質的在線檢測提供參考依據(jù)。論文主要研究工作與主要研究結論如下：
　　(1)研究開發(fā)了水果糖度可見/近紅外光譜在線檢測裝置。該裝置由光路系統(tǒng)、高速分選機構、位置追蹤及自動控制系統(tǒng)以及在線近紅外光譜分析軟件構成，為水果內部品質在線檢測提供了很好的技術支持。
　　（2）研究了水果尺寸大小對糖度在線檢測精度的影響。實驗中贛南臍橙糖度模型按尺寸大小分為三個模型，大、中、小尺寸贛南臍橙糖度模型預測結果分別為：相關系數(shù)(rv)為0

3、.81，0.79，0.86，預測標準誤差（RMSEP）為0.76，1.00，0.82oBrix?；旌铣叽缵M南臍橙糖度模型預測結果為rv為0.84，RMSEP為0.85oBrix。水果的尺寸大小對模型的預測結果有影響，建模時保證有每個尺寸梯度下的大量樣品參與建模，就可以有效的提高模型的穩(wěn)健性。
　　(3)研究了水果不同放置方式對糖度在線檢測精度的的影響。實驗結果表明：水果的放置方式對模型的檢測結果有影響。兩種水果赤道面平行于分選線運

4、行方向(CDPX)、水果赤道面垂直于分選線運行方向(CDCZ)和果梗面向探頭（Top）放置方式，模型的預測結果分別為：蘋果rv為0.84，0.85，0.79，RMSEP為0.58，0.62，0.90oBrix；贛南臍橙rv為0.73，0.92，RMSEP為0.88，0.47oBrix?；旌戏胖梅绞较?，糖度模型的預測結果分別為：蘋果rv為0.83，RMSEP為0.69oBrix；贛南臍橙rv為0.75，RMSEP分別為0.86oBrix。

5、混合放置方式不能消除水果不同放置方式對糖度檢測結果的影響。在線檢測時應該盡量保證水果保持CDPX和CDCZ放置方式。
　　(4)研究了水果檢測速度對糖度在線檢測精度的影響。實驗結果表明：檢測速度為3個/s，積分時間為100ms時，蘋果糖度模型預測結果較為理想（rv=0.89，RMSEP=0.69oBrix）。檢測速度和積分時間存在一最佳匹配值，在此檢測條件下檢測精度最高。
　　(5)在最佳匹配參數(shù)下，標準歸一化光譜預處理,建