项目描述：光谱分析法是根据物质的光谱数据来鉴别物质及确定其化学组成和相对含量的方法，本项目在前期工作中构建了苹果的光声光谱数据库。采用S-G卷积平滑、一阶微分等进行数据预处理，在此基础上对比了BP神经网络模型和PLS偏最小二乘模型的预测性能，实现了光声数据分析的预处理及建模研究。

项目描述：提出基于光声光谱技术的水果无损检测系统及方法研究，并依据此方法设计了小尺寸、高增益、实用可靠的探头式光声传感器，通过有限元建模优化方法检验了理论设计的正确性，在此基础上通过实验获得固有频率、频率响应、质量因子等实际性能参数，整体实现光声检测平台的系统性构建工作，相关工作已取得专利、论文等学术成果。