基于近红外光谱的板栗品种检测研究开题报告

全文总字数：1440字

1. 研究目的与意义

研究目的：

使用近红外光谱仪采集两种不同品种的板栗的光谱数据，建立样品集与预测集，然后使用不同的光谱预处理方式和不同的数学模型对所得的光谱数据进行分析，在其中寻找出最优的方案，从而达到准确、快速的对不同板栗品种进行分选的目的。

研究意义：

2. 国内外研究现状分析

近红外光谱技术已在各类食品和农副产品的品种分选、品质检测上取得了广泛的应用。

国内：

在国内已有使用近红外光谱分析技术结合主成分分析法以及人工神经网络技术对农产品（如杨梅、水稻、玉米等）的品种进行区分的研究，且品种识别准确率均在95%以上，达到了准确率高、速度快、成本低、无污染的要求。这些实验研究说明近红外光谱技术为农产品的品种鉴别提供了一种新的方法。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：

1. 查阅资料，确定课题方案。

2. 以河北板栗与安徽板栗为样本，用近红外光谱分析仪采集样品的光谱数据，建立样品集。

4. 研究创新点

现如今常见的板栗品种检测方法有人工鉴别法和分析化学检测法。采用人工鉴别的方式效率低下、鉴别正确率低，并且耗用大量人力资源；使用分析化学检测的方式则成本较高，速度较慢，并且需要破坏板栗果实的完整性和可食用性，食品加工过程中的损耗率较高。

现代近红外光谱分析技术，能够克服上述两种方法的缺点，可在短时间内完成大批量板栗的鉴别，并且成本低，可实现自动化，节省人力资源，特别适合现代自动化食品加工车间使用，显著提高生产效率。