摘要：利用波长650 nm、功率13.25 mW的半导体激光照射贮藏期的次郎柿表面,并采集激光光斑特征响应区域图像。通过折半试探方法确定光斑区域的图像分割阈值区间后对目标图像进行分割。再分析计算目标图像分割区域（S1、S2）的像素面积参数（AS1、AS2、AS1-AS2、AS1/AS2）,区域的灰度值信息熵（HS1、HS2）以及灰度值标准差（SDS1、SDS2）。将以上参数作为体系的图像参数集,对次郎甜柿的可溶性固形物含量进行主成分分析（PCA）。通过分析,得到对检测次郎甜柿可溶性固形物含量起主导作用的激光图像参数分量组合（AS1/AS2、HS2、SDS2）。以该分量组合建立对次郎甜柿可溶性固形物含量检测的改进型支持向量机（SVM）回归模型。模型性能参数（相关系数R达到0.990 5,决定系数D达到0.870 9）和验证性试验均表明该模型具有较好的稳定性和准确性（检测SSC的准确率平均值达到94.1%,标准差为0.014）。

关键词：次郎甜柿 可溶性固形物 主成分分析 支持向量机回归 

单位：南京农业大学食品科技学院 南京210095 云南石林绿汀甜柿产品开发有限公司 石林652200