药剂颜色标准的谱识别方法

提出一种药剂颜色标准的谱识别新方法 ,该方法突破了传统的三刺激值测色模式。提出了用光谱特征及非固定的背景模式 ,代替三刺激值及CIE测量模式 ,建立了良好的判别函数 ,适于药剂颜色标准的客观检验与定级 ,结果令人满意。     

硫酸卡那霉素颜色的谱识别方法

本文提出一种硫酸卡那霉素药液颜色的谱识别新方法。该方法突破了传统的三刺激值测色模式，提出了用光谱特征及非固定的背景模式代替三刺激值及ＣＩＥ测量模式，建立了良好的判别函数，适于药液颜色的客观检测与定级，结果令人满意     

彩色图像着色

讨论了彩色图像着色的数值计算方法,即根据场景中物体表面的反射光谱能量分布来计算视觉响应的三刺激值.首先用线性模型来逼近物体表面的反射光谱连续函数,然后用高斯积分法、黎曼求和法进行了数值计算,最后把计算出来的三刺激值转化为色品坐标,在色品图上与CCD相机拍摄的图像进行了匹配     

用于数码显微镜的白平衡校正方法

提出了一种用于数码显微镜的非线性白平衡方法.以标准D65光源光照下孟赛尔色卡每个色块的XYZ三刺激值和所成图像中的RGB值为训练样本,用神经网络建立不同数码显微镜拍摄的RGB输出与XYZ三刺激值之间的关系;再通过Estevens矩阵把XYZ三刺激值转换成人眼感光器所接受到的刺激值,并进行非线性计算;最后把计算结果转换回RGB空间,从而得到白平衡后的图像.实验结果表明,该方法所得的白平衡校正结果更加接近标准白光照射下的图像颜色.在光源色纯度较高的情况下,采用调整通道增益的方法变化幅度较大,而采用本文提出方法结果更加稳定;特别是当光源的色纯度过大使得图像中某个颜色通道的值接近0的时候,用调整三通道增益的方法已经完全失去了校正作用,而采用本文中的非线型方法仍然可以得到好的校正结果.同时,此方法中建立的神经网络模型反映的是成像设备的RGB空间到XYZ空间的转换特性,对于不同的光照条件,此特性不变,因此对于不同光源不需要分别建立神经网络模型.     

用于数码显微镜的白平衡校正方法

提出了一种用于数码显微镜的非线性白平衡方法.以标准D65光源光照下孟赛尔色卡每个色块的XYZ三刺激值和所成图像中的RGB值为训练样本,用神经网络建立不同数码显微镜拍摄的RGB输出与XYZ三刺激值之间的关系;再通过Estevens矩阵把XYZ三刺激值转换成人眼感光器所接受到的刺激值,并进行非线性计算;最后把计算结果转换回RGB空间,从而得到白平衡后的图像.实验结果表明,该方法所得的白平衡校正结果更加接近标准白光照射下的图像颜色.在光源色纯度较高的情况下,采用调整通道增益的方法变化幅度较大,而采用本文提出方法结果更加稳定;特别是当光源的色纯度过大使得图像中某个颜色通道的值接近0的时候,用调整三通道增益的方法已经完全失去了校正作用,而采用本文中的非线型方法仍然可以得到好的校正结果.同时,此方法中建立的神经网络模型反映的是成像设备的RGB空间到XYZ空间的转换特性,对于不同的光照条件,此特性不变,因此对于不同光源不需要分别建立神经网络模型.     

三刺激值Y对计算机演示色品图的影响

在计算机演示色品图时，需人为设定代表亮度的三刺激值Ｙ，而Ｙ值的大小对显示器的色域及色品图的演示效果有很大影响。在导出含参量Ｙ的色域方程的基础上，建立了用以设定色品图内各点亮度的二维分布函数     

喷墨打印墨水的色度学分析

通过对Canon ,EPSON ,HP ,LEXMARK四个著名品牌打印机原装彩色三原色墨水的光谱透射率测定及色度学分析 ,得到每一颜色的三刺激值、色度坐标 ,比较了这四个品牌墨水的三原色拼色的色域大小、彩度值、色相的主波长及补色波长。提出了三原色补色波长之间关系的一个经验公式 :λcompl,M 10 / 9(λcompl,Y) 10 ,及λcompl,M 9/ 10 (λcompl,C) - 2 0 ,发现这四个品牌墨水的三原色的补色波长与此公式有较好的适应性。     

彩色印相用颜色测量探测器的光谱匹配

本文从彩色负片、彩色相纸与CIE标准色度观察者光谱三刺激值相匹配的角度出发,对理论“银幕效果”进行了推导.提出了对彩色胶片进行颜色测量时所用的红色、绿色和蓝色峰值位置,半波宽度和峰值允差.并对通常波长数值进行颜色测量作了同色异谱分析和误差分析.从实验结果来看是成功的.可供彩色摄影工作者和照相器材研究设计人员参考.     

IPT色空间及其均匀性研究

IPT色空间在色域映射和图像色貌模型研究中得到应用。介绍了IPT色空间,采用D65光源下的孟塞尔系统和Ebner和Fairchild提出恒常色相数据研究了IPT色空间的均匀性。孟塞尔系统的三刺激值XYZ作为IPT色空间输入值,计算明度、彩度和色相,并与CIELAB色空间计算结果进行均匀性比较。结果表明,在明度均匀性方面,两个色空间结果基本相似,CIELAB色空间比IPT色空间稍好;在彩度均匀性上,CIELAB色空间较好于IPT色空间;在色相均匀上,采用孟塞尔系统数据的计算结果中IPT色空间在对蓝色色相预测和各个色相角的线性关系要比CIELAB色空间好,而对于Ebner和Fairchild恒常感知色相数据,IPT色空间的色相均匀性明显优于CIELAB色空间。     

色度学及其进展

颜色是人的感觉器官对外界光刺激的一种反映，是一种知觉量。现代色度学采用心理物理学方法成功地解决了颜色匹配和色差的定量预测。该文对视觉生理、基本匹配实验、三刺激值和色品坐、均匀色空间、色貌预测、颜色信息交流、颜色复现等现代色度学的基本内容和新发展作了简要的介绍。     

基于植物油可见吸收光谱的相关系数鉴别特级初榨橄榄油

目前市场上的橄榄油品牌很多,质量参差不齐,亟需完善橄榄油的等级分类检测和特级初榨橄榄油的鉴别方法。可见吸收光谱光谱法可在不直接接触样品的情况下对样品进行无添加试剂的探测,因此为实现特级初榨橄榄油的鉴别,采用可见吸收光谱法对不同种类植物油进行了光谱测量。实验结果发现特级初榨橄榄油在500~780 nm波段内具有4个明显的吸收峰,而其他种类植物油在此波段内吸光度较弱或无吸收峰,且同种植物油不同品牌之间的光谱特征极其相似。采用相关系数比对不同种类植物油可见吸收光谱,分别计算了四个不同波长范围内植物油的可见吸收光谱的相关系数,实验发现不同波长范围内的植物油可见光谱相关系数差别较大。在520～700 nm范围内,特级初榨橄榄油间的光谱相关系数在0.999 6以上,特级初榨橄榄油与其他种类植物油的光谱相关系数均低于0.267 8,特级初榨橄榄油与其他等级橄榄油的光谱相关系数在0.194 6～0.835 8之间。研究结果表明可见吸收光谱相关系数法是一种快速非接触式鉴别特级初榨橄榄油的可行性方法。建立了一种特级初榨橄榄油快速鉴别方法,即可见吸收光谱相关系数法。该方法在特级初榨橄榄油的实际鉴别中具有一定的应用价值。     

基于便携式拉曼光谱的进口散装橄榄油品质现场快速无损鉴别方法

随着食品全球产业链的整合和大众生活水平提高,进口植物油在日常饮食中占比逐步增加,具有丰富营养价值的橄榄油在植物油产品中备受关注。在进口散装橄榄油的跨境运输和通关过程中,由于环境、温度和时间等因素的影响,分仓储运的橄榄油中不饱和脂肪酸可能发生氧化,以及初榨橄榄油中果肉碎渣沉淀在多次换仓时进行累积,导致橄榄油不同分仓和同一仓位不同位置的植物油品质出现较大差异,给橄榄油口岸现场的抽样监管和质量评价带来较大困扰。针对散装橄榄油现场快速品质评价的需求,在偏最小二乘法的基础上,将拉曼响应强度转换为向量空间角度值,建立橄榄油品质指标分析预测模型,针对不同抽样点样本进行橄榄油品质的快速现场预判,确保散装橄榄油在进出口环节的精准监管。首先采用传统方法分别测定经过220,240和260 ℃温度下,加热不同时长的橄榄油的酸价、过氧化值和亚麻酸的实测值,同时采用便携式拉曼光谱仪检测对应油样的拉曼光谱,通过平滑滤波求导等手段对光谱数据进行预处理,采用偏最小二乘法及角度度量法,对橄榄油的酸价、过氧化值、亚麻酸三种指标进行建模分析,两种方法建立的指标模型相关系数均达到0.99以上,其中角度度量法的相对误差范围不超过-5.43%。在进口散装橄榄油中随机抽取七个不同的样品进行验证,角度度量法建立的三种模型预测结果均方根误差分别为0.025 8,0.222 8和17.064 1,相对误差范围在-4.71%~5.98%之间,结果显示角度度量法建立的模型更准确,具有更好的预测性及稳定性。该方法可应用于进口散装橄榄油品质的现场快速品质鉴别,提升口岸现场监管环节质量评价的精准性,为进出口散装橄榄油质量综合评价提供技术保障。     

荧光光谱法快速鉴别花生油、芝麻油和调和油

比较分析了不同品种、同品种不同厂家、不同批次的市售花生油、芝麻油、调和油的分子荧光光谱差异特征,结合系统聚类分析法进行品种鉴别。结果表明:3种食用植物油的荧光光谱图具有各自不同特征,同一品种不同厂家的谱图存在一定的差异,同品种同厂家不同批次的也有微小差异。提取荧光谱图特征信息,利用系统聚类和三维聚类识别模式,从宏观上简便、直观、快速地鉴别3种食用植物油的品种。     

植物油荧光光谱有效信息提取及其自动分类

植物油市场中出售的芝麻油、玉米油和花生油有多种品牌,不同品牌间价格差距较大,且存在假冒的现象,利用荧光光谱技术可以无损地鉴别购买油种是否为标签所标种类。主成分分析方法及平行因子方法可对这3种油种进行人工分类,但其存在类间距离相比于类内距离过小的不足,在结合传统的聚类分析方法时,会造成误分类现象。本文以提高类间距离、达到正确聚类为目标,经过比较分析,选择均值、标准差、光谱重心坐标、二阶混合中心距、相关系数、等价椭圆二倍倾角正切值、在重心激发波长处的发射光谱的偏度系数和峰度系数作为统计参数,相比于直接使用聚类方法,芝麻油分类的正确率从92.3%提高到100%,玉米油分类的正确率从75%提高到100%,花生油从57.1%提高到100%。用偏最小二乘判别分析方法验证了本文方法的合理性。本文方法可以用于植物油检测仪器的自动分类,利于市场监管及指导人们日常消费。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

基于不确定油液光谱数据的综合传动装置剩余寿命预测

原子发射光谱分析得到的磨损微粒元素浓度是综合传动装置性能劣化评估和剩余寿命预测的重要监测指标。由于系统随机劣化过程和光谱测量误差的影响,油液光谱数据中不可避免包含系统劣化随机性和光谱测量不确定性。然而,现有基于油液光谱数据的剩余寿命预测研究中,没有考虑劣化过程的随机性和测量的不确定性对剩余寿命预测的影响。因此,针对综合传动装置劣化随机性和油液光谱数据测量不确定性对寿命预测的影响,提出一种考虑系统随机劣化和数据不确定测量的综合传动装置劣化过程建模方法。基于随机过程首中时间的概念,定义了综合传动装置的剩余寿命;基于Wiener随机过程,建立了考虑系统随机劣化和不确定测量数据的综合传动装置劣化模型,利用极大似然估计方法,估计了劣化过程模型的参数;利用卡尔曼滤波技术,实现了综合传动装置劣化状态的实时估计与更新,进一步得到了考虑系统劣化随机性和光谱数据测量不确定性的剩余寿命分布。研究结果表明,提出的劣化建模方法能够准确估计装置的运行状态,避免了采用条件维护时间对装置进行维护与保养的局限性;综合传动装置的维护时间预测值比条件维护时间延长了193 Mh（113.5%）;考虑光谱数据测量不确定性的剩余寿命预测方法优于不考虑测量不确定性的方法。     

基于特征峰值积分法的调和油组分含量的测量

目前食用调和油市场混乱,存在混淆概念、随意冠名、以次充好等问题,特别是调和油成分和配比标准模糊不清。国家食用调和油标准历经八年仍未能如期出台,其根本原因在于缺乏对调和油中植物油定性及定量检测的有效方法。食用调和油是由不同的植物油按一定比例混合而成,含有丰富的营养成分,在日常生活中经常使用。不同的植物油含有特定的组成成分,将各种植物油进行混合可以充分利用其中的营养物质,使调和油中营养成分更加均衡,有利于人的身体健康。因此准确测定调和油中单一植物油的含量可以有效对调和油市场进行监管。同时由于调和油中植物油种类是确定的,仅需对其含量进行准确测定。利用三维荧光光谱对调和油中植物油含量进行测定,提出一种新的数据处理方法,采用拟蒙特卡洛原理对选定的特征区域进行特征峰积分,结合神经网络方法求解非线性方程组,得出调和油中各单一植物油含量。选用花生油,大豆油,葵花油为研究对象,用不同比例单一植物油调和成食用调和油,不考虑每种单一植物油的具体组分,仅将其作为整体研究。通过测定10组不同调和比例的调和油的回收率,验证特征峰积分法的有效性,为高灵敏度检测混合物复杂组分含量提供一种有效方法,与常用的解线性方程组测定混合物组分浓度的方法进行比较,回收率的准确度提高,可以用于食品质量检测人员对食用调和油中所用植物油种类及含量进行检测,为国家标准的出台提供一种有效参考。     

Rapid prediction of fatty acid composition of vegetable oil by Raman spectroscopy coupled with least squares support vector machines

The fatty acid composition of vegetable oil plays a significant role in a nutrition‐balanced diet, which makes this industry more quality conscious. A set of store‐purchased vegetable oils and their binary mixtures were characterized by Raman spectra in a region of 800–2000 cm⁻¹. The obtained Raman spectral data were pretreated, and intensities of eight characteristic peaks were extracted as the eigenvalues of an entire spectrum. A prediction model of fatty acid content based on least squares support vector machines (LS‐SVM) were established for multivariate analysis between the Raman spectral eigenvalues and the fatty acid composition measured by gas chromatography (GC) method. The performance of the model was evaluated by comparing the predicted values to the reference values from GC analysis. The correlation coefficient for the prediction of oleic acid, linoleic acid and α‐linolenic acid was 0.9972, 0.9982 and 0.9854, respectively. Raman spectroscopy based on LS‐SVM can be a promising technique for predicting the fatty acid composition of vegetable oil with the advantages of being simple and time‐effective while not requiring any sample preprocessing. In particular, a portable Raman system is suitable for on‐site detection in practical applications. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于信息熵的机械传动油液光谱监测数据选择方法

机械传动装置磨损产生的金属微粒在润滑油中均匀混合并不断积累，是一个缓慢退化过程，可通过油液光谱分析监测。MOA Ⅱ型原子发射光谱仪能够分析得到多达15种元素浓度数据，应用分析得到的油液光谱数据，便能够实现机械传动装置健康状态的监测与评估。然而，并不是所有的油液光谱数据都能够表征装备的健康状态，只有部分油液光谱数据能够提供有用的退化表征信息。应用全部油液光谱数据进行机械传动装置的健康状态监测会增加退化模型的复杂性。鉴于此，为实现机械传动装置健康状态的准确表征，提出了基于信息熵的油液光谱监测数据的选择方法，旨在为机械传动装置的健康状态监测与剩余寿命预测提供有效的退化数据。与传统的油液光谱监测数据选择方法相比，该方法使用信息熵表征各监测数据中蕴含退化信息量的大小，并以此为指标定量选择机械传动装置的退化数据。通过对综合传动装置可靠性试验油液光谱监测数据的实例分析证明了该方法的有效性，能够实现油液光谱数据的定量选择，提高了综合传动装置寿命预测的准确性，也为其他装备监测数据的选择提供了指导。