河套蜜瓜是我国西北河套地区独具特色的果品, 一直深受消费者的喜爱。 糖度(sugar content)是衡量蜜瓜品质和成熟度重要指标。 采用Maya 2000pro便携式光谱仪和PR-101ɑ便携式数字折光仪获取“金红宝”蜜瓜光谱信息及糖度值, 研究了不同特征波长提取方法: 逐步多元线性回归(SMLR)、 间隔偏最小二乘法(iPLS)、 反向区间偏最小二乘法(biPLS)以及联合区间偏最小二乘法(siPLS))对蜜瓜样品模型精度和预测结果的影响。 结果表明: 采用biPLS特征波长提取方法将全波段光谱均匀分成20个子区间, PLS因子数为14, 当剔除其中8个子区间, 选择的波长变量数为218时, 得到的biPLS模型最佳, 对应的校正集和预测集的RMSE分别为0.996 1和1.18。 采用biPLS光谱波长筛选方法可以有效地提取蜜瓜糖度的特征波长, 提高建模预测能力, 实现蜜瓜糖度的快速检测。

针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中, 异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源, 提出异常样品的综合评判方法。 为防止漏判, 分别针对不同来源, 采用基于预测浓度残差、 Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别, 共判别出9个疑似异常样品。 为防止误判, 对疑似样品逐一回收, 考察其对建模与预测精度的影响。 先后回收5个样品后, 所建校正模型相关系数r为0.889, 均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix, 对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix, 比未剔除异常样品前所建模型（r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix）精度明显提高, 比剔除全部疑似异常样品所建模型（r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix）更稳定, 预测精度更高。

为使可见/近红外漫透射光谱技术用于西瓜品质在线检测, 自行设计加工了运动西瓜光谱采集系统, 并进行了样品光谱采集。 通过运动状态下西瓜光谱与品质指标的建模与预测结果, 分析由于运动引起的噪声对光谱的影响, 并分别采用最小二乘拟合法、 Norris微分滤波等方法进行了光谱的平滑消噪处理, 分析这些方法对光谱的平滑消噪效果及对建模与预测结果的影响, 发现Norris微分滤波法更适合本系统采集到的西瓜光谱的平滑消噪处理, 改善了光谱的平滑性, 提高了建模与预测精度； 建立了运动西瓜的可溶性固形物含量与可见/近红外光谱的相关关系模型, 校正相关系数为0.895, 均方根校正标准偏差RMSEC为0.549, 均方根预测标准偏差RMSEP为0.760。

针对国内常有瓜农采摘远离成熟期的西瓜, 采用高浓度乙烯利处理, 诱导其快速成熟的现象, 对未经乙烯利处理和经乙烯利处理的西瓜进行了可见/近红外漫透射光谱的分类试验研究, 在判别分析中, 提出一种简单的透过率之比判别分析法, 对未经乙烯利处理样品的误判率为32.5%, 经乙烯利处理样品的误判率为20%； 采用马氏距离判别分析和偏最小二乘法判别分析都可以取得理想的判别结果, 一阶微分光谱经Norris微分滤波处理后, 利用马氏距离判别, 判别结果为未经乙烯利处理样品校正集误判率1.67%, 经乙烯利处理样品校正集、 预测集均没有出现误判的情况； 二阶微分光谱利用偏最小二乘法判别, 没有误判情况发生。 在使用这两种判别方法进行判别分析时, 光谱预处理方法影响判别效果, 应根据采用的判别方法决定所需采用的光谱预处理方法。