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NIR1700 近紅外光譜儀 ｜ 水果快速分選

     背景
      近年來，隨著農業科技的發展和人民生活水平的提高，國內外水果品種越來越多，人們對水果的品質也有了更高的要求。為了提高水果的加工質量和出品等級，需要對水果進行嚴格的質量分級和大小分級。
      
      一般來說，水果的分選主要四類：
      1、大小的分選，此分選大多使用機械方法分類，少數使用視覺傳感非接觸式分類；
      2、重量分選，此分選主要通過電子稱量的方法進行分類；
      3、外觀品質分選，此方法主要通過光電式色澤分選和計算機處理分選，通過計算水果的顏色和灰度等數據對水果的外觀一致性進行分類；
      4、內部品質分選，此類分選主要判斷水果的糖度、酸度。
      
      以往，內部品質分選主要依靠破壞性檢驗方法，例如使用甜度計，近年來，通過光譜進行無損檢測逐漸成為主流趨勢。針對這一趨勢，近紅外傅里葉光譜儀已經不適用這種水果的品質分選，新型的微型光纖光譜儀憑借體積小、便攜、快速、穩定性好的特點在工業在線光譜分析中獲得了推廣和普及，尤其適合水果的品質管理環節。
      

實驗搭建
      基于近紅外光譜儀（NIR1700）、 30積分球（IS-30-6-R）、大功率鹵素燈（iDH2000H-HP）搭建的漫反射光譜測量系統，分別對表面完好以及表面有損傷的水蜜桃進行光譜測量。
      
      表面完好（good）以及表面有損傷（bad）的水蜜桃，分別在980nm、1160nm以及1450nm附近有較寬的吸收峰，而且，容易看出表面完好的水蜜桃，在1450nm位置的吸收峰要明顯大于表面有損傷的水蜜桃。對測得光譜進行數據處理后，曲線基本重合，在1140nm（對應實際光譜1160nm）以及1390nm（對應實際光譜1450nm）附近的光譜變化，有很直觀的區別。
      
      

結論
      分析表皮完好的水蜜桃水分要遠高于表面受損的水蜜桃（1450nm附近為水的吸收峰）。利用這點，可以使用近紅外光譜測量系統，測量水果或農作物的鮮度以及是否受損。對于糖分以及淀粉的測定，則需要測量光譜的同時，利用化學方式測量糖分及淀粉作為參照，運用化學計量學方法建立測量模型，終實現水果品質測量。

• 近紅外光纖光譜儀

  檢測儀器在線詢價