激光诱导光谱技术鉴别黄龙病脐橙：快速品质与元素区分

本文主要探讨了基于激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)技术在赣南脐橙品质检测中的应用。研究目标是实现黄龙病脐橙与健康脐橙的快速绿色鉴别，以提升果汁产品质量和保证食品安全。研究过程中，作者首先对健康和黄龙病脐橙的果汁进行了糖度测量以及钙(Ca)、钾(K)和锌(Zn)等微量元素含量的测定，这些元素的变化可能反映果实的健康状况。 采集到的脐橙果汁LIBS光谱数据经过预处理，采用九点平滑(9SM)法进行噪声去除，并结合多元散射校正(MSC)技术，以提高光谱信号的准确性。接着，作者运用主成分分析(PCA)作为数据降维工具，结合多层感知器(MLP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络模型来进行脐橙的分类。结果显示，PCA-MLP模型在黄龙病脐橙和健康脐橙的判别中表现优于PCA-RBF模型，训练集和预测集的判别准确率均超过93%，显示了很高的识别能力。 LIBS检测结果清晰地表明，黄龙病确实会影响脐橙的果肉品质，使得某些元素含量发生显著变化。通过结合光谱预处理技术和分类模型，研究人员成功从品质层面区分出黄龙病脐橙果汁和健康果汁，这不仅有助于早期检测病害，还能有效提升出厂橙汁的产品合格率。因此，这项研究对于提高柑橘产业的生产效率和产品质量具有实际意义，也为其他农产品的疾病诊断提供了新的非破坏性检测方法。