摘要：为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变 4 类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0.3~3.6THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立 BP 神经网络定性分析模型与 SVM 定性分析模型。实验表明,BP 神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88.57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91.40%;Lib SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合 SVM 算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。

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