1. 蜜瓜水漬的形成原因及其對產(chǎn)品質(zhì)量的影響

蜜瓜水漬的形成主要有兩種原因：害蟲侵襲和氣候條件。害蟲侵襲可能導致蜜瓜組織受損，從而引發(fā)水漬。氣候條件如降雨量大、濕度高、溫度波動等也會引發(fā)蜜瓜水漬。這些因素共同作用，影響著蜜瓜的品質(zhì)。

水漬對蜜瓜的外觀和口感造成了顯著影響。在外觀上，水漬會導致蜜瓜果皮變色，影響其美觀度。此外，水漬還可能導致果皮局部變形，使蜜瓜的形狀受損。在口感上，水漬可能導致果肉變得軟爛，失去了蜜瓜原本的鮮甜味道。同時，水漬也可能引發(fā)細菌和真菌滋生，對蜜瓜的品質(zhì)造成更大的破壞。

2. 目前蜜瓜水漬判別方法的局限性

目前常用的水漬判別方法主要包括人工觀察和化學成分分析兩種。人工觀察主要依靠經(jīng)驗判斷，準確度不高，且耗時較長。化學成分分析雖然準確度較高，但需要破壞蜜瓜，且對設備和技能要求較高。這些方法都存在一定的局限性，如主觀性、耗時性和準確性等問題。

3. 可見近紅外光譜技術的原理和優(yōu)勢

可見近紅外光譜技術是一種基于分子振動光譜的檢測技術，通過測量物質(zhì)的吸收光譜來確定其化學成分。與傳統(tǒng)的水漬判別方法相比，可見近紅外光譜技術具有以下優(yōu)勢：

* 高效：可見近紅外光譜技術可以在短時間內(nèi)獲取大量樣本的數(shù)據(jù)，大大提高了檢測效率。

* 快速：通過使用光譜儀器，可見近紅外光譜技術可以實現(xiàn)實時在線檢測，無需等待結(jié)果。

* 非侵入性：可見近紅外光譜技術無需破壞蜜瓜，只需對其表面進行掃描，不會對蜜瓜造成損傷。

* 準確性：通過分析蜜瓜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，可見近紅外光譜技術可以更準確地判斷出水漬的存在及其程度。

4. 可見近紅外光譜技術在蜜瓜水漬判別中的應用

在蜜瓜水漬判別中，可見近紅外光譜技術的應用包括以下幾個方面：

* 選取適宜的光譜范圍：首先需要選取適宜的波長范圍，以最大程度地反映蜜瓜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和化學成分。

* 建立判別模型：通過對大量樣本的光譜數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，建立判別模型，實現(xiàn)對蜜瓜水漬的快速準確判斷。

* 分析結(jié)果解釋：根據(jù)判別模型輸出的結(jié)果，結(jié)合蜜瓜的實際狀況，對蜜瓜的水漬情況進行解釋和評估。

可見近紅外光譜技術在蜜瓜水漬判別中具有顯著優(yōu)勢，可以大大提高檢測效率、縮短檢測周期、降低檢測成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量和安全性等方面具有重要作用。

5.基于可見近紅外光譜的蜜瓜水漬判別方法研究

本研究應用400-1000nm的可見近紅外高光譜相機，可采用SINESPEC廣東賽斯拜克技術有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

河套蜜瓜屬葫蘆科厚皮甜瓜屬甜瓜種，外型溜圓，標準瓜重0.5公斤左右，色澤淡黃。河套蜜瓜是由國外的厚皮蜜瓜在河套地區(qū)經(jīng)過大約70 多年栽培形成的一個品種群巴。俗話說：“黃河百害，唯富一套”，在這里有適合蜜瓜生長的土地、有充足的光照、有比較大的晝夜溫差等等條件，這些自然條件都有益于河套蜜瓜生長與營養(yǎng)物質(zhì)的沉積，使得河套蜜瓜有了獨一無二風味，品嘗一口可以享受到梨、蘋果、蜜桃、香蕉的美味，醇香甘甜，為瓜中珍品。另外其果實中含有一定數(shù)量的蛋白質(zhì)、脂肪、粗纖維、鈣、磷、鐵和維生素等營養(yǎng)成分，可謂生食瓜中之上品，深受廣大人民的喜愛。

現(xiàn)如今，在北京、香港、廣州等地都可以品嘗到醇香甘甜的河套蜜瓜。河套蜜瓜是內(nèi)蒙古自治區(qū)西部地區(qū)重要經(jīng)濟作物，其經(jīng)濟價值不容小覷。蜜瓜內(nèi)部出現(xiàn)水漬是河套蜜瓜經(jīng)濟價值降低的原因之一，針對河套蜜瓜果實大、果皮厚、呼吸活躍、很難直接從外觀判斷其是否有水漬等特點，開展了基于近紅外光譜分析的河套蜜瓜水漬判別方法研究。本研究以河套蜜瓜為研究對象，在采集蜜瓜透射光譜基礎上，首先研究了蜜瓜透射光譜隨蜜瓜貯藏天數(shù)的變化；然后利用近紅外光譜分析技術對水漬蜜瓜與正常蜜瓜進行判別；另外利用圖像處理技術提取水漬敗壞部分的圖像，為蜜瓜分級提供一定的基礎數(shù)據(jù)。

本研究以河套蜜瓜為研究對象，在采集蜜瓜透射光譜基礎上，首先研究了蜜瓜透射光譜隨貯藏天數(shù)的變化，然后利用近紅外光譜分析技術對水漬蜜瓜與正常蜜瓜進行判別；另外利用圖像處理技術提取蜜瓜水漬敗壞部分的圖像，為蜜瓜的分級提供了數(shù)據(jù)基礎。本文得到如下結(jié)論：

1.蜜瓜透射光譜隨蜜瓜貯藏天數(shù)而變化。隨著貯藏天數(shù)的增加，蜜瓜透射光譜的透射率不斷增強，蜜瓜透射光譜在波長600~900nm范圍內(nèi)表現(xiàn)較為明顯。

2.構(gòu)建試驗樣品集，采用本研究小組設計的光譜采集裝置，分別采集正常蜜瓜和水漬蜜瓜赤道方向與果柄一果蒂方向的透射光譜。通過近紅外光譜分析軟件對采集到的光譜進行預處理，并建立水漬蜜瓜與正常蜜瓜的DA判別（Discriminant Analysis判別分析）模型。

3.在上述研究的基礎上，分析了蜜瓜不同擺放方式以及不同光譜預處理方法對DA判別模型的影響，得到了判別正確率較高的DA判別模型，模型校正集的正確率為88.1%，預測集的正確率為90%。

4.本研究通過對水漬圖像直方圖的顯示觀察研究、對比度拉伸、中值濾波等預處理過程，最后通過直方圖閾值分割方法成功對蜜瓜水漬圖像進行了提取。