近红外拓扑方法在南疆红枣品质分析中的应用

从南疆红枣的物理和光谱特征两方面,通过反复调整和逐步细分相结合的方法,给出红枣品质细分和特征因子分析框图。实际应用中可依据不同需要设置最佳光谱参数来提高光谱重复性和质量。实验分离出南疆红枣常见的裂口褐变、色泽和成分等光谱特征因子,如褐变特征因子明显尖峰特征谱线位置10 170cm-1。通过光谱图的特征分析,初步建立了红枣近红外光谱和部分品质之间的对应关系,为下一步红枣品质编码奠定了基础。该方法可节省大量重复建模费用,在建立红枣近红外品质分析标准和模型库共享方面有较好的应用前景。     

基于近红外在线装置苹果糖度模型参数优化研究

糖度(SSC)是苹果内部品质主要评价指标之一,近红外光谱技术是预测苹果SSC的首选技术,优化近红外光谱采集装置的参数,可以提升模型的性能。采用本课题组自主研发的动态在线设备采集苹果的近红外光谱(350～1 150 nm),研究不同参数条件下(运动速度、积分时间和光照强度)对近红外光谱预测苹果糖度模型的影响,优化动态在线装置的参数。210个红富士苹果被分为两批,第一批90个苹果样品,经过Kennard-Stone算法(K-S)算法分为建模集和预测集,用于研究不同运动速度、不同积分时间对苹果SSC含量在线预测模型的影响。在0.3和0.5 m·s^-1两种运动速度下,使用多元散射校正(MSC)、小波变换(WT)、标准正态变量变换(SNV)对采集到的光谱进行预处理,对不同移动速度的光谱构建糖度的偏最小二乘回归模型(PLS),结果表明：装置的运动速度为0.5 m·s^-1所建立的预测模型性能较优,在四种不同积分时间中,积分时间为120 ms时,经SNV预处理所建立的模型性能最优,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.968和0.331。第二批苹果120个...     

基于光源发射接收一体化探头的糖度分选线改造研究

传统外部品质分选目前已经无法满足人们对水果口感品质的需求,对传统外部品质分选线进行糖度分选改造,实现糖度分选,对确保水果的口感品质具有重要意义。分别采集两种不同检测方式下获取的脐橙的近红外漫反射光谱,其中环形发射与接收漫反射方式的光谱能量要比多点发射与接收漫反射方式强,波峰与波谷位置大致相同。近红外漫反射光谱经基线校正、多元散射校正、一阶、二阶导数等方法进行光谱数据预处理,以减少杂散光和噪声的影响。分别建立脐橙在两种不同漫反射检测方式下的糖度偏最小二乘(PLS)模型进行对比分析。实验结果表明,采用基线校正预处理方法获得的结果最优;环形发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.81,预测均方根误差为0.46°Brix,多点发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.76,预测均方根误差为0.53°Brix。研究表明,应用PLS建模结合近红外漫反射光谱对传统外部品质分选线中的糖度分选线功能进行升级改造是可行的。     

近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究

提出了应用近红外漫反射光谱技术并结合光纤传感技术快速检测苹果糖度和有效酸度的新方法。以傅里叶变换光谱仪(12 500～4 000 cm-1)为试验仪器,以120个红富士苹果为标准样品并结合偏最小二乘法,建立了苹果糖度、有效酸度的定量预测数学模型。试验结果为：样品预测值和真实值之间的相关系数分别为0.970,0.906,标准校正误差(SEC)分别为0.261,0.0562,标准预测误差(SEP)分别为0.272,0.0562,偏差(Bias)分别为0.011,0.0115。通过本研究表明：应用近红外光谱漫反射技术在10 341～5 461 cm-1光谱波长范围内对苹果糖度的无损检测和在10 341～3 818 cm-1有效光谱范围内对有效酸度的无损检测具有可行性。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

不同品种苹果糖度近红外光谱在线检测通用模型研究

由于果实内部细胞结构、组成成分和光学传输特性的不同,品种差异会对近红外建模分析果实内部品质时产生较大的影响,以致原有模型无法高精度地预测果实品质参数。探讨开发不同品种近红外通用模型用于在线检测苹果内部品质的可行性。采用水果动态在线分选设备,设置运行参数为:积分时间100 ms,运动速度5 s~(-1),采集包括冰糖心,红富士及水晶富士三个品种苹果的近红外漫透射光谱。分析了三个品种近红外漫透射光谱的响应特征,其光谱曲线走势基本一致,在650, 709和810 nm附近存在突出吸收峰,而在670, 750与830 nm附近存在波谷,其差异主要表现为光谱吸收强度的差异。采用多元散射校正, Savitzky-Golay卷积平滑及归一化处理方法,减少了不同品种引起的光谱信息差异。混合三个品种各校正集样本,采用偏最小二乘回归算法建立了不同品种糖度的通用模型,并利用无信息变量消除法(UVE)对建模变量进行筛选,最终得到的有效变量个数为155。所建立的UVE-PLS模型对验证集的决定系数,均方根误差以及残留预测偏差分别为0.80, 0.61%与2.21。在UVE筛选变量的基础上,采用连续投影算法再对建模变量进行选择,最终选出的变量个数为22。采用多元线性回归(MLR)方法建立了简化后的通用模型,对验证集的决定系数与均方根误差分别为0.78与0.64%。测试集用于评估最佳的不同品种糖度通用模型的实际性能,模型对每个品种测试集的潜变量数,决定系数与均方根误差分别为6～10, 0.77～0.79与0.45～0.75%。结果表明水果动态在线分选设备对不同品种苹果内部品质检测的潜力。通过建立通用模型,扩大了单一品种模型的预测范围,提高了模型在不同品种间的预测稳健性。并且采用合适的变量选择方法能够减少模型变量个数,降低模型复杂程度,并最终提高模型速率。开发不同品种水果内部品质通用模型在波长有限的近红外光谱设备中具有良好的潜在应用。     

基于近红外技术快速测定不同鲜肉中脂肪含量

随着畜禽肉和肉制品食用量的迅速增长,人们对肉品质量提出了更高的要求;对于肉制品,消费者最为关心是肉品质量, 当前中国对肉品品质在线检测方面的研究和应用则相对较少,尚无针对肉品品质在线无损检测开发的设备。也没能真正投入到肉品的生产加工过程。研究不同肉品脂肪的近红外快速检测模型。并采用标准化学方法进行差异分析。通过近红外技术对猪肉、牛肉、羊肉进行扫描,采用国标法(索氏提取法)对鲜肉脂肪含量进行化学值的测定,以PLS(偏最小二乘法)作为建模方法,并通过不同的光谱预处理手段分别建立了猪牛羊肉的近红外光谱参数与样品的脂肪含量之间的对应关系模型。结果表明,对于猪肉来说,选择4 260～6 014 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.955 6和0.961 6;对于牛肉来说,选择5 226～7 343 cm-1波段+一阶导+S-G所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.923 5和0.942 7;对于羊肉来说,选择5 207～7 362 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.915 7和0.939 6;对于鲜肉来说,选选用波段为5 156～6 065 cm-1+二阶导+S-G所建模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.916 3和0.919 4。以上所有模型的校正相关系数均大于0.91,模型都具有较高的精密度,符合不同肉制品在实际生产的需求,具有分析速度快、检测成本低、分辨率高、无损的优点。     

基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究

新鲜度是反映鱼类品质以及可否食用的重要指标,在线检测直接关系到食品质量与安全的实施应用,因此对淡水鱼新鲜度进行在线无损检测具有重要意义。应用近红外光谱对淡水鱼新鲜度进行在线检测,试验装置采用自行搭建的淡水鱼近红外光谱在线采集装置,试验时样品在输送链上以0.5 m·s-1的速度运动,采集其近红外漫反射光谱(900～2 500 nm),并用支持向量机(support vector machine, SVM)建立淡水鱼新鲜度在线检测模型。采用光谱理化值共生距离(sample set partitioning based on joint X-Y distance algorithm, SPXY)算法对样本集进行划分,其中校正集111条(新鲜57条,变质54条)、测试集37条(新鲜19条,变质18条),通过对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响,明确了一阶导结合标准化预处理为最优光谱预处理方法,经过该方法预处理后所建模型对校正集的正确识别率为97.96%,对测试集的识别率为95.92%。为了提高模型运行速度对建模所用光谱变量进行优化,分别采用遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm, CARS) 三种不同的特征变量选择方法对特征波长进行筛选,通过建模比较分析确定CARS为最优波长选择方法,以所选的10个特征波长建立淡水鱼新鲜度支持向量机检测模型,模型对校正集的正确识别率为100%,对测试集的识别率为93.88%。该研究可为近红外光谱用于淡水鱼新鲜度在线检测提供技术支持。     

近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值

pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

梨和苹果糖度在线检测通用数学模型研究

采用可见/近红外光谱技术在线检测水果糖度,每个水果品种要单独建模,模型升级维护耗时费力。探讨建立苹果、梨等薄皮水果可溶性固形物(SSC)在线检测通用数学模型的可行性。利用自行设计的可见/近红外漫透射光谱在线检测系统,在积分时间80 ms、单线速度5个/s的条件下,采集新梨7号、砀山酥梨、玉露香梨和富士苹果四种水果的可见/近红外漫透射光谱。分析了四种水果的可见/近红外漫透射光谱响应特性,采用变异系数法和连续投影算法,筛选通用数学模型建模用光谱变量,并建立了偏最小二乘和最小二乘支持向量机梨与苹果梨通用数学模型。采用新样品评价模型的预测能力,变异系数法筛选光谱波段建立的偏最小二乘通用数学模型预测精度最高,通用模型预测梨和苹果梨模型预测均方根误差分别为0.49%和0.55%,通用模型预测相关系数分别为0.88和0.93;独立模型预测新梨7号、玉露香梨、砀山酥梨和富士苹果的预测相关系数分别为0.93,0.91,0.88和0.95,预测均方根误差分别为0.40%,0.42%,0.41%和0.46%。通用数学模型的预测精度略低于每个品种的独立数学模型,但是通用模型的通用性高于单一模型。实验结果说明采用变异系数法结合偏最小二乘法建立薄皮水果在线检测通用数学模型,实现四种水果糖度在线检测是可行的。     

梨果糖浓度近红外漫反射光谱检测的预处理方法研究

糖浓度是梨果内部品质的重要指标。实验测得了梨果的近红外漫反射吸光度谱,并且对其进行了光谱预处理,包括多元散射校正(MSC)、基线校正(baseline correction)、标准正态变量变换(SNV)和平滑去噪(moving average)。结果表明,经过预处理后的吸光度谱在光谱归一化、噪声消减等方面有着较为明显的优势。使用偏最小二乘法(PLS)对原始吸光度谱和预处理后的吸光度谱分别进行处理,得到结论：应用平滑去噪预处理后的吸光度谱进行预测的准确度优于原始吸光度谱,得相关系数为0.990 8,预测标准偏差为0.019 0。     

近红外光谱鉴别鲜枣品种及裂果研究

我国的鲜食枣品种多样, 不同的品种其肉质有差异, 其食用品质也有差别。此外, 鲜枣收获时有裂果,裂果导致其果肉外露,腐烂变酸,失去食用价值, 并且腐烂变质的水果,很容易传染给完整果,因此有必要将裂果和完整果进行分开贮藏,以减少损失。本研究采用近红外光谱快速鉴别鲜枣品种及裂果。以室温(20 ℃)贮藏的鲜枣为研究对象,应用近红外光谱,对2个不同品种的鲜枣进行光谱分析, 采用平滑法、多元散射校正、一阶微分和二阶微分方法对光谱进行预处理, 再用回归关系法和主成分分析法进行波数选择,建立3层人工神经网络鉴别模型, 结果表明, 鲜枣品种和裂果鉴别的正确率均可达100%, 可鉴别鲜枣品种和裂果, 以减少鲜枣贮藏的损失。说明近红外光谱可以实现鉴别冬枣和梨枣品种, 以及正确的识别完整果和裂果,为鲜枣的分类贮藏和加工提供理论依据。     

苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明： 应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。     

水体COD的光谱学在线测量方法-紫外和近红外光谱比较分析

水体COD的光谱学传感技术是现代环境监测的一个重要发展方向, 与传统的分析方法相比,光谱分析技术更具有可连续监测、可在线监测和检测快速的明显优势,适合对环境水样COD的定点实时监测。分别获取水样的紫外吸收光谱和近红外光谱,通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法、多元线性回归法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的紫外和近红外光谱的定量预测及相关模型参数进行分析,发现用S-G平滑处理后的紫外光谱和近红外光谱建立的PLS模型均得到最佳预测效果,预测集R2分别为0.992 1和0.987 7,RMSEP分别为10.438 6和5.972 0。紫外和近红外光谱法的MLR模型预测效果较差,预测集R2分别为0.928 0和0.957 3。通过实验结果综合对比分析,紫外吸收光谱在280～310 nm谱区建模预测性能较好,近红外光谱在7 250～6 870 cm-1谱区建模预测性能较好,紫外光谱对应定量预测模型的决定系数较高,而近红外光谱的稳定性和重复性更好。研究表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

田间黄花梨糖度的可见/近红外光谱检测方法

提出了一种可克服背景光对田间光谱测量影响的方法。采集田间水果光谱时,环境背景光的干扰强,难以获取样品有效光谱信息。在田间采用套袋方式遮挡现场光线能得到较理想的结果,但检测效率低,仪器暗场校正和参考光谱校正等方法有利于减小模型误差,但不能有效消除环境光照的干扰。通过在测量探头前加装快门,打开快门时测得样品在仪器光源和背景光共同作用下的现场光谱,关闭快门时测得样品仅在现场环境光线作用下的背景光谱,将背景光谱从现场光谱中扣除进行背景光校正。利用偏最二乘法建立田间(背景光校正前、后)以及室内样品光谱建立黄花梨糖度预测模型,预测值与真实值的相关系数分别为0.1,0.69,0.92,均方根误差分别为0.89。Brix,0.42。Brix,0.27。Brix,预测集的RPD分别为0.79,1.69,2.58,结果表明实验所采用的背景光校正方法可有效减小田间环境光照对黄花梨可见/近红外光谱采集的影响,可用于田间水果的近红外光谱采集,有利于充分发挥可见/近红外光谱技术在果实采收前的田间管理、采收成熟度检测等方面的潜力。     

近红外光谱分辨率对绿茶氮含量模型的影响

以绿茶为研究对象,氮含量为定量分析指标,研究了不同分辨率(2,4,6,8,16 cm-1)对近红外光谱图及氮含量模型的影响。结果表明：仪器的分辨率影响光谱图的质量,分辨率越高,得到的信息越丰富,但同时噪音增大;分辨率越低,光谱图更加平滑,信息量减少,当分辨率太低时光谱失真严重。分辨率为4 cm-1时,模型外部验证集RMSEP值为0.054 6,明显低于其他模型,相关系数为0.998 2,预测性能最好;模型预测精度也较好,STDEV和RSD分别为0.020和0.334。分辨率4 cm-1为最优分辨率。试验可以为近红外光谱仪采集绿茶光谱图提供参数选择依据,提高模型的稳定性与预测性能,促进近红外光谱检测技术在茶叶上的应用与推广。     

子宫内膜癌组织近红外光谱预处理与波段选择研究

应用近红外光谱技术对子宫内膜组织病理切片进行快速无损检测。收集了154样品光谱,其中正常样本的个数36个,增生的60个,癌变的58个。由于原始光谱中包含大量干扰信息,所以光谱预处理方法和波段选取的方法在近红外光谱分析中占有非常重要的地。利用多种预处理方法,包括一阶导数、多元散射校正、多项式最小二乘拟合求导、标准归一化、平滑、移动窗口中值滤波,对样品光谱进行了预处理。利用标准偏差谱来选取最优波段,选取的最优波段范围为4 000~6 000 cm-1。然后用处理后的光谱数据进行主成分分析,分类准确率达到100%。研究结果表明近红外光谱技术结合化学计量学方法可以作为一种癌症快速诊断的新技术,对于癌症的早期诊断和癌症组织的恶化过程研究具有重要的意义。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。