为了给豆浆总固形物含量的检测提供一种简单、便捷的仪器,首先研究了豆浆的总固形物含量（2.13～6.50 g/（100 m L））和温度（20～70℃）对其电导率的影响规律。结果说明,豆浆的电导率随总固形物含量和温度的增大而增大,可用二元二次模型表达豆浆的电导率与总固形物含量、温度的关系,该模型的决定系数为0.994。进而设计了以STC12C5A16S2单片机为控制器、以DJS-1型电导电极为电导率传感器、以DS18B20为温度传感器、以锂电池供电的便携式豆浆总固形物含量检测仪硬件系统。用C51语言设计了检测仪的软件,实现了数据的采集、处理和显示。对该检测仪的检验结果说明,当总固形物质量浓度在2.00～8.00 g/（100 m L）范围内时,该检测仪的总固形物含量测量误差为-0.52～0.37 g/（100 m L）,平均绝对误差为0.17 g/（100 m L）,响应时间小于5 s。
基于微型光谱仪搭建一台体积小、易操作的猕猴桃可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)检测装置,并用该装置采集了‘华优’、‘徐香’和‘西选’3个品种猕猴桃的近红外光谱,利用不同特征波长提取方法从全光谱中提取特征波长,并比较不同方法提取的特征波长及全光谱对3个品种猕猴桃SSC的偏最小二乘模型预测精度的影响;用斜率/截距算法结合‘华优’猕猴桃大样本模型,预测‘徐香’和‘西选’猕猴桃的SSC。结果表明,连续投影算法对于模型简化效果最好,其对‘华优’、‘徐香’和‘西选’猕猴桃大样本的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.583、0.678°Brix和0.646°Brix;用斜率/截距算法对‘华优’猕猴桃SSC模型进行校正时,仅用10个‘徐香’和50个‘西选’猕猴桃便能有效地提高对SSC的预测性能,其RMSEP分别为0.966°Brix和0.875°Brix。本研究为进一步构建精度更高、更便捷的微型集成式猕猴桃SSC检测仪提供理论依据。
