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灵武长枣是宁夏特色优势农产品,探索有效的长枣品质无损检测方法,为长枣产品高档化、系列化和高附加值提供理论参考。本文利用高光谱和激光诱导荧光高光谱技术,结合化学计量学方法,对不同贮藏期灵武长枣中主要可溶性糖(蔗糖、果糖和葡萄糖)进行无损检测,实现对灵武长枣采后品质检测。主要结论如下:(1)确定可见/近红外高光谱采集参数:曝光时间为10ms,图像采集速度为200μm/s,物镜高度为385mm,扫描长度为60mm。荧光高光谱采集参数:曝光时间为20ms,图像采集速度为200μm/s,扫描长度为60mm,准直器与样品的竖直距离为305mm,准直器与水平线夹角为70。。(2)采用HPLC检测长枣中蔗糖、果糖和葡萄糖的含量,分别讨论流动相和液相条件等最终确定了长枣中蔗糖、葡萄糖和果糖的高效液相色谱条件:进样量为10 μL,流动相为超纯水,流速为0.4mL/min,等浓度洗脱,柱温为30℃,示差折光检测器温度为35℃。(3)基于可见/近红外高光谱长枣可溶性无损检测研究。利用蒙特卡洛采样法计算各个样本的的均值与标准差,根据阈值判别异常样本。探究不同的预处理方法对模型的影响,结果表明蔗糖经过OSC预处理后的PLSR模型效果最好,模型Rc=0.853;果糖经OSC预处理后的PLSR模型效果最好,模型Rc=0.847;葡萄糖经SNV+OSC预处理后的PLSR模型效果最好,模型Rc=0.803。利用6种特征波长方法提取特征波长并对比模型效果,在蔗糖预测模型中,使用IRF法提取得到67个特征波长,基于IRF-LS-SVM的蔗糖预测模型效果最佳,Rc=0.920、Rp=0.823;在果糖预测模型中,使用GAPLS法提取得到14个特征波长,基于GAPLS-LS-SVM的果糖预测模型效果最好,Rc=0.850、Rp=0.793;在葡萄糖预测模型中,使用SPA法提取得到16个特征波长,GAPLS-LS-SVM葡萄糖预测模型效果最好,Rc=0.765、Rp=0.724。(4)改建激光诱导荧光高光谱系统,光源采用635nm激光器,经测定光源强度范围为615～655nm,采集长枣激光诱导荧光高光谱图像,得到长枣660～850nm荧光光谱,共40个波点;利用蒙特卡洛采样法检测异常样本,分析对比不同预处理、特征波长方法和不同模型效果,结果表明基于荧光光谱的蔗糖、果糖和葡萄糖含量的最优预测模型分别为BiPLS-LS-SVM、CARS-LS-SVM和GAPLS-LS-SVM模型,其中蔗糖和葡萄糖的模型效果较差,果糖模型相对较好,该模型的Rc为0.670、Rp为0.702;对比特征波长和长枣荧光峰分析模型效果,导致该结果主要因为叶绿素荧光和这3种糖含量之间存在较弱的相关性,且荧光信息中可能存在其他物质的吸收,多种光信号融合在一起与糖建立联系,影响模型相关性。