简介： 本发明公开了属于食品检测技术领域的一种快速无损检测苹果的品种、糖度和酸度的方法。本发明的方法采集苹果样品的近红外光谱，同时通过手持折光糖度仪和笔式pH计分别检测苹果的糖度和酸度；然后通过主成分分析方法对预处理过的苹果光谱数据进行降维处理，并用遗传算法进行优化，最后通过BP神经网络方法进行分类，通过多次验证，最终确定最佳的预测模型。本发明建立的基于BP神经网络的预测模型，可以很好的预测苹果的品种，糖度和酸度。传统方法需要对苹果进行破坏，是有损检测，而且对糖度和酸度需要分别检测，对苹果品种更没有合适的方法进行检测。本发明具有无破坏性、速度快、成本低、样品无需预处理、无需化学试剂和无污染等优点，并且可以同时对苹果的品种，糖度和酸度进行预测。