キウイの可溶性固形物含量（SSC）と硬度は品質評価の重要なパラメータであり、成熟度を判別する重要な指標でもある。光ファイバ分光技術に基づき、キウイのSSC、硬度、成熟度を予測する可能性を探り、最適な予測モデルを模索した。まず、光ファイバ分光（200～1000 nm）測定システムを使用して、異なる成熟期の「贵长」キウイの反射スペクトルを取得し、SSCおよび硬度の参照値を測定した。次に、全光スペクトルと参照値を基に、部分最小二乗回帰（PLSR）および主成分回帰（PCR）予測モデルを構築した。その後、連続射影アルゴリズム（SPA）と競合的適応再重み付けアルゴリズム（CARS）を用いて特徴波長を選択し、簡略化した重回帰分析（MLR）および誤差逆伝播（BP）ネットワーク予測モデルを構築した。最後に、部分最小二乗判別分析（PLS-DA）および簡略化したk近傍法（SKNN）アルゴリズムにより、キウイの成熟度検出モデルを構築した。結果は、CARS-BPモデルがSSCの予測性能で最良であり、予測セット決定係数R²が0.90で、予測セットの二乗平均平方根誤差（RMSEP）および残差予測偏差（RPD）はそれぞれ0.64および3.22であったことを示した。CARS-MLRモデルは硬度の予測性能で比較的最良であり、R²は0.83、RMSEPおよびRPDはそれぞれ1.67および2.47であった。PLS-DAモデルはキウイの成熟度検出性能で最良であり、正識別率は100％に達した。本研究は、果物の品質および成熟度の非破壊検査に重要な指針を提供する。

光ファイバ分光;キウイ;可溶性固形物含量;硬度;成熟度;非破壊検査