【摘 要】
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我国玉米产量高，高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要，基于可见/近红外光谱技术，设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性，自行搭建了可见/近红外光谱采集系统，对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集，分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFD0701205-02）；
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我国玉米产量高，高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要，基于可见/近红外光谱技术，设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性，自行搭建了可见/近红外光谱采集系统，对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集，分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明，CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量，提升模型效果，各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降，蛋白质质量分数的RMSEP由0.486 6%降至0.406 8%;脂肪质量分数的RMSEP由0.154 9%降至0.098 9%;淀粉质量分数的RMSEP由0.471 4%降至0.467 5%。预测集相关系数Rp均有所提高，蛋白质质量分数的Rp由0.930 9提升至0.960 3;脂肪质量分数的Rp由0.949 7提升至0.977 0;淀粉质量分数的Rp由0.952 0提升至0.960 5。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量，选择了合适的近红外光谱传感器，在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元，并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具，采用Arduino语言对装置控制程序进行开发，实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性，结果表明，预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.843 1、0.824 3、0.815 4,预测均方根误差分别为0.357 6%、0.231 8%、0.233 3%,相对分析误差分别为1.857 7、1.776 1、1.573 5。对同一样本多次重复预测，各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。
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