摘要：本文基于目前國內外對柑橘內部品質的實時無損檢測還處在實驗室研究階段，現(xiàn)有在線無損實時檢測技術和方法還不成熟且投入商業(yè)化應用較少的現(xiàn)狀，設計并開發(fā)了一套近紅外光譜采集與處理軟件。該軟件采用面向對象化的visual C++編程技術，可以實現(xiàn)實時光譜的顯示、光譜文件的管理、光譜信號的實時處理以及光譜預測模型的選擇等，解決了一些在線檢測中的關鍵技術問題，為柑橘內部品質的實時無損檢測提供了理論指導和參考依據(jù)。

引言

　　大多數(shù)近紅外光譜^[1-5]儀所帶的光譜分析軟件功能千差萬別，并且這些軟件大多只適合靜態(tài)實驗室離線分析使用，沒有成熟的在線檢測分析控制軟件。本文設計的“近紅外光譜柑橘內部品質在線檢測軟件系統(tǒng)^[6]基于所設計的檢測試驗臺和在線檢測的要求，力圖實現(xiàn)在線檢測的要求，實現(xiàn)在線檢測光譜采集^[7]、實時光譜預處理^[8]、模型算法^[9]選擇多樣性、內部品質指標預測準確性、軟件系統(tǒng)易維護性和用戶使用操作方便性等特點，為近紅外光譜柑橘內部品質檢測提供快速、準確的品質檢測手段。

　　采用面向對象Visual C++^[10-12]編程技術，向量、矩陣運算的封裝技術，結構化存儲與復合文檔技術等，設計并開發(fā)了近紅外光譜柑橘內部品質在線檢測軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)由實時光譜文件管理、實時光譜顯示、實時光譜信號處理(預處理)、實時光譜校正模型的選擇與管理、未知樣品糖酸度預測及等級評價五大功能模塊構成。實現(xiàn)多種光譜儀器光譜格式兼容性和光譜分析功能多樣性，具有建模算法選擇較多、內部品質指標預測較準、軟件系統(tǒng)易維護容易、用戶使用操作方便等特點，為柑橘內部品質在線檢測提供了很好的技術支持。

1 系統(tǒng)目標

　　基于所設計的試驗臺建立適合于近紅外光譜內部品質在線檢測軟件系統(tǒng)、實現(xiàn)在線檢測光譜采集、實時光譜預處理、模型算法選擇多樣性、內部品質指標預測準確性、軟件系統(tǒng)易維護性和用戶使用操作方便性等特點，為近紅外光譜柑橘內部品質檢測提供快速、準確的品質檢測手段。

2 系統(tǒng)功能

　　根據(jù)上述系統(tǒng)目標，近紅外光譜柑橘內部品質在線檢測軟件系統(tǒng)的功能結構包括光譜文件管理、實時信息單元、實時控制單元、數(shù)據(jù)處理單元、評價決策單元和數(shù)據(jù)庫單元等。如圖1所示。

2.1 實時光譜文件管理

　　該模塊主要實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)、試驗臺硬件參數(shù)數(shù)據(jù)和檢測與評價結果數(shù)據(jù)的存儲和格式轉換。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，系統(tǒng)對多家光譜儀的光譜格式兼容，方便光譜數(shù)據(jù)的儲存和相互轉換。

2.2 實時顯示

　　實時顯示主要包括光譜數(shù)據(jù)、在線檢測參數(shù)和檢測評價結果的實時顯示。光譜數(shù)據(jù)既可以通過表格化以數(shù)字形式顯示，方便查詢被測樣品某一波長點下的吸光度數(shù)值，又可以通過以圖形化譜的圖形式顯示，直觀地反映了譜圖的變化情況;既可以顯示單個樣品的譜圖，又可以顯示多個樣品的譜圖，便于檢查出譜圖異常的樣品及觀察光譜曲線中噪聲嚴重的譜區(qū)。在線參數(shù)的顯示主要反映實時檢測速度和光照強度，便于檢測中根據(jù)樣品譜圖的情況通過軟件調整修改參數(shù)，檢測評價的結果也要相應地顯示出來。

2.3 光譜信號的實時處理

　　光譜信號處理也稱為光譜預處理，是提高校正模型的適應性和穩(wěn)定性的必要措施，也是提高未測樣品糖酸度預測精度的有力保證。軟件可以對原始光譜信號進行實時的預處理，其中包括對光譜信號的坐標變換(橫軸的波長、波數(shù)等單位變換，縱軸的吸光度、透過率、反射率等單位變換)、光譜信號的代數(shù)運算(加、減、乘、除常數(shù)，如中心化與標準化處理)、光譜信號的平滑、光譜信號的微分(一階和二階微分)和高頻噪聲濾除(平滑去卷積和傅立葉變換)。

2.4 實時光譜預測模型的選擇和管理

　　近紅外光譜柑橘糖酸度在線實時檢測的一般流程通常分為兩部分：模型選擇與基于該模型成分預測和預測模型庫的維護。在檢測開始之前，首先要選取適宜的預測模型來對被測柑橘的成分進行預測。因此，我們篩選出多元線性回歸模型MLR^[13]，主成分回歸PCR^[14]和偏最小二乘法PLS^[15]等多種軟件系統(tǒng)，貯存于軟件模型庫，用戶可以針對不同的水果樣品和不同的預測成分，根據(jù)預備的實驗結果選擇適宜的模型進行運算預測。另外，模型庫內模型的維護和內部模型的不斷改進是決定軟件對柑橘種類和內部成分種類適應能力的基礎。

2.5 未知柑橘樣品內部品質的實時預測

　　未知柑橘樣品內部品質在線預測的流程圖如圖2所示，其包括的主要環(huán)節(jié)有：軟件參數(shù)選擇、硬件參數(shù)選擇、實時光譜采集和預處理以及糖酸度預測和顯示。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

　　Visual C++是美國微軟(Microsoft)公司推出的Win32可視化C++開發(fā)環(huán)境，它是面向對象的可視化集成編程系統(tǒng)。它不但具有應用程序框架自動生成、類管理靈活方便、可開發(fā)多種程序(如:應用軟件、ActiveX控件及動態(tài)連接庫等)、代碼編寫和界面設計集成交互操作等優(yōu)點，而且通過簡單的設置就可使其生成的應用程序框架支持數(shù)據(jù)庫接口和3D控件界面等。目前，它已經成為開發(fā)Win32應用程序的主要開發(fā)工具。它具有一個功能龐大的MFC類庫，該類庫封裝了許多常用的Windows API函數(shù)，是Visual C++程序設計的核心，絕大多數(shù)基于Visual C++的應用程序都是在該類庫基礎上構造的。本檢測軟件系統(tǒng)就是基于Visual C++ 6.0開發(fā)環(huán)境開發(fā)完成的。

本文來源于中國科技期刊《電子產品世界》2016年第6期第70頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。