本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件起草单位：广东省农业科学院设施农业研究所、广东十记集团有限公司。
本文件规定了柚果设备、无损测量方法、建模方法、结果输出等。本文件适用于采后柚果可溶性固形物含量、含水量和汁胞硬粒化品质参数同步无损检测，不适用于仲裁检验。
原理：
可见近红外光谱仪(Visible Near Infrared Spectrum Instrument，Vis-NIRS)波长范围为 350nm～2526 nm，近红外光是介于可见光和中红外之间的电磁波，可见光对被测样本颜色变化较敏感，近红外光主要是对含氢基团 X-H (X=C、 N、 O) 振动的倍频和合频吸收，使得经过被测样本反射或者透射的近红外光携带被测样本相关品质信息。通过建立光谱与待测参数之间的对应关系(称为分析模型)，通过光谱和对应关系，能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：
1) 在校正过程中，收集一定量有代表性的样品(一般需要 100 个样品以上)，在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等；
2) 在预测过程中，使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。
仪器：
PAL-GrapeMust 型数字折光仪，ATAGO(爱拓)中国分公司；游标卡尺(测量范围 0 mm～300 mm)，上海申韩量具有限公司；DHC-9030A 型电热鼓风干燥箱，上海一恒科学仪器有限公司。
可见/近红外透射光谱检测系统：计算机、QE 65 Pro 型光谱仪(光谱范围：350 nm ～1100 nm，光谱分辨率：3.6 nm，像素间隔分辨率：0.75 nm，像素：1024×58(1044×64 总像素)， 狭缝：100 um，信噪比：1000：1(全信号)，光路：f/4，交叉式 Czerny-Turner，暗噪声：3RMS counts，积分时间：8ms～60min)、实验暗箱、光源、光纤、自动校准黑白参考板、电源和托盘等。
样品集的选择：
参与定标的柚子样品分为沙田柚跟蜜柚两种，都来自广东梅州，柚子样品应精选无损伤的柚子，至少需要选择100个以上，剔除外部破损和畸形的蜜柚，擦拭蜜柚外部污渍，擦拭晾干后存于室温(19 ℃～21 ℃)静置24h。
检测模型建立：
采用建模软件，优化参数，进行光谱预处理。同时，使用偏最小二乘法(PLSR)，利用化学计量学原理建立检测模型。
检测模型的更新：
在对来自与建模所用样品集不同产地、不同成熟度、不同栽培方式或不同年份等的果实进行检测前，需要升级定标模型，操作上将新采集到的具有代表性的柚子果实25个～45个，扫描其近红外光谱，用标准理化分析方法测定相应的总可溶性固形物含量、含水量和汁胞硬粒化程度，然后将这些样品相应参数加入到检测训练集中，用原有的检测方法进行计算，即获得升级的检测模型。
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