摘要:酚類物質(zhì)是評價葡萄成熟品質(zhì)的重要指標,本文利用可見-近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學計量學定量分析方法對葡萄皮總酚,、籽總酚,、皮單寧和籽單寧含量開展了無損檢測研究。通過手持式可見-近紅外光譜儀采集巨玫瑰葡萄波長400~1029nm范圍內(nèi)的漫反射光譜,,采用SPXY算法將其劃分為校正集和預測集,,結(jié)合標準正態(tài)變換(Standard normal variate,SNV),、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,,MSC)、一階導數(shù)(First derivative,,1D),、二階導數(shù)(Second derivative,2D),、Savitzky-Golay卷積平滑(Savitzky-Golay smoothing ,,SG)和Savitzky-Golay卷積平滑+一階導數(shù)(SG+1D)6種預處理方法以及偏最小二乘回歸(Partial least squares regression,PLSR),、支持向量機回歸(Support vector machine regression,,SVR)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)3種建模算法,,分別建立了基于全波段和特征波長的葡萄皮總酚,、籽總酚,、皮單寧和籽單寧定量預測模型并進行綜合對比分析。結(jié)果表明,,對于皮總酚,、籽總酚和籽單寧,經(jīng)特征波長篩選后建立的模型效果優(yōu)于全波段,,而對于皮單寧,,全波段建立的模型較特征波長效果更佳;因此,,在預測皮總酚,、籽總酚、皮單寧和籽單寧含量時,,最優(yōu)模型分別為RAW-CARS-SVR,、1D-CARS-SVR、RAW-CNN和RAW-CARS-PLSR,,校正集相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient of calibration set,,Rc)分別為0.96、0.99,、0.96和0.91,,預測集相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient of prediction set,Rp)分別為0.95,、0.99,、0.83和0.89,剩余預測偏差(Residual predictive deviation,,RPD)分別為3.56,、7.30、1.92和2.25,。因此,,結(jié)合可見-近紅外光譜和合適的回歸模型,可以實現(xiàn)對巨玫瑰葡萄的皮-籽總酚,、皮-籽單寧含量的無損檢測,。