基于近红外光谱技术的冬枣成熟度无损检测方法优化研究

本研究针对冬枣采收过程中成熟度判别难题，创新性地采用近红外光谱技术（NIRS），系统比较了Savitzky-Golay（SG）平滑、随机蛙算法（Random Frog）等预处理与特征提取方法，构建了准确率达99.28%的BP神经网络模型，为冬枣智能化采收提供精准技术支撑。

　　

冬枣作为我国特色农产品，其成熟度直接影响营养价值和市场效益。然而传统检测方法存在破坏样本、效率低下等问题，而现有光谱研究在预处理和建模环节仍有优化空间。新疆生产建设兵团阿拉尔市第十一团枣园的研究团队在《Journal of Food Composition and Analysis》发表论文，通过对比多种光谱处理技术，建立了高精度冬枣成熟度判别体系。

研究采用100个不同成熟期（白熟期、初红期、全红期）冬枣样本，运用近红外光谱采集技术，重点考察了指数平滑（ES）、多元散射校正（MSC）、一阶导数等预处理方法，结合随机蛙算法进行特征波长筛选，最终构建BP神经网络分类模型。

材料与方法
样本来自新疆生产建设兵团阿拉尔市第十一团枣园，经严格清洗后使用近红外光谱仪采集数据，通过对比6种预处理方法和3种特征提取算法的组合效果。

预处理结果与分析
光谱分析显示白熟期样本反射率显著高于红熟阶段（图1）。SG平滑算法能有效消除噪声干扰，其处理后的光谱数据在后续建模中表现最优。

讨论
相比前人研究的草莓、番茄成熟度检测，本研究首次系统论证了SG平滑+随机蛙算法+BP神经网络的组合优势，模型准确率提升至99.28%，较传统方法提高约15%。

结论

1. SG平滑为最优预处理方法，有效保留光谱特征
2. 随机蛙算法筛选的特征波长显著提升模型效率
3. BP神经网络分类准确率突破99%
   该成果为冬枣智能分选设备开发提供了核心算法支持，推动特色农产品提质增效。研究同时指出，未来可结合高光谱成像技术实现空间维度的成熟度分布检测。