感兴趣区域对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究

感兴趣区域(regions of interest, ROIs)的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000 nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用“矩形区域法”和“图像分割法”两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。“矩形区域法”提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.85和0.085,预测集的相关系数(R_p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.82和0.097。“图像分割法”提取ROIs对应的PLSR模型校正集的R_cal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的R_p和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较“矩形区域法”和PCR, SMLR和PLSR三个模型中,“图像分割法”提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合“图像分割法”提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。     

应用多种近红外建模方法分析梨的坚实度

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术是一种快速、无损的仪器分析方法,在农产品品质检测方面引起了广泛的关注,在近红外光谱信息和品质指标之间建立一个稳健的模型是近红外光谱分析中十分重要且有一定难度的过程,常见的多元校正方法有偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCR)和逐步多元线性回归(SMLR)等,该研究中除了常用的线性方法外,还采用了一种结合非线性方法的组合算法[结合了SMLR和径向基神经网络(RBFN)]用于梨坚实度的近红外光谱检测。比较常用的线性建模方法,原始光谱的PLSR模型的得到了较好的结果：校正集相关系数r=0.87, 校正均方根误差RMSEC=3.88 N,预测集r=0.84, 预测均方根误差RMSEP=4.26 N;组合算法的建模结果比SMLR和PCR的结果好,但比PLSR的结果稍差：校正集r=0.85, RMSEC=4.15 N,预测集r=0.82, RMSEP=4.67 N。结果表明：NIRS可用于梨的坚实度检测,但是建模方法的选择值得进一步研究以提高预测的精度。     

基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见/近红外光谱无损检测方法

鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550～950 nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与支持向量回归(support vector regression, SVR)建立模型,比较了不同模型的预测结果,发现一阶微分结合SVR能够实现较好地预测,且利用SVR建模要优于PLSR。为了提高运算效率,减少无用信息对建模的不良影响,分别利用线性降维主成分分析法(principal component analysis, PCA)与非线性降维局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)对一阶微分后的光谱数据降维,比较两种降维方法的预测效果,得出了LLE降维要优于PCA降维,其训练集和预测集的相关系数与均方根误差分别为92.2%,7.21和91.1%,8.80,训练集交叉验证的均方根误差相比减少了0.79。实验结果表明,利用局部线性嵌入结合支持向量回归进行非线性建模,能够提高鸡蛋新鲜度的预测能力,表明该方法对鸡蛋新鲜度的可见/近红外光谱检测可行。     

基于CART回归树的LIBS特征变量选择方法研究

激光诱导击穿光谱技术（LIBS）用于检测时,由于谱线多且复杂,存在许多冗余的信息,这些都会对定量分析造成影响。因此,提取有效的特征变量在LIBS的定量分析中具有非常重要的意义。对CaCl₂溶液中的Ca元素进行光谱特征选择方法分析,对比单变量模型、偏最小二乘回归和CART回归树定标模型的准确度和稳定性。针对水体表面的波动性较大,光谱稳定性差,同时光谱受基体效应和自吸收效应影响等问题,首先采用单变量模型得到的拟合系数（R2）仅有0.933 2,训练均方根误差（RMSEC）、预测均方根误差(RMSEP)和平均相对误差(ARE)分别为0.019 2 Wt%,0.017 7 Wt%和11.604%。经偏最小二乘回归优化后,模型R2提高到0.975 3,RMSEC,RMSEP和ARE分别降低到0.010 8 Wt%,0.013 Wt%和7.49%。为了进一步提高定量分析的准确度,建立CART回归树定标模型。该方法在构建树模型时,通过平方误差最小化准则,从复杂的光谱信息中选取最优的特征变量组合做分类决策,从而建立Ca元素的定标曲线。通过CART回归树的变量选择,特征变量个数从100个减少到6个,变量的压缩率达到了94%,显著降低了无关谱线的干扰,回归树模型的相关系数R2,RMSEC,RMSEP和ARE分别为0.997 5,0.003 5 Wt%,0.006 1 Wt%和2.500%。相较于传统的单变量模型与偏最小二乘回归,CART回归树模型具有更高的精度、更小的误差。通过对特征变量的有效筛选,剔除无关信号的干扰,显著降低了基体效应和自吸收效应对LIBS定量分析的影响,提高了定量分析的准确度和稳定性。     

光谱预处理对LIBS检测脐橙中Cu的偏最小二乘定量模型影响

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)对脐橙中Cu元素进行快速检测,并结合偏最小二乘法(PLS)进行定量分析,探索光谱数据预处理方法对模型检测精度的影响。针对实验室污染处理后的52个赣南脐橙样品的光谱数据,进行不同数据平滑、均值中心化和标准正态变量变换三种预处理方法。然后选择包含Cu特征谱线的319~338 nm波段进行PLS建模,对比分析了模型的主要评价指标回归系数(r)、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)。采用13点平滑、均值中心化的PLS模型3个指标分别达到了0.992 8,3.43和3.4,模型的平均预测相对误差仅为5.55%,即采用该前处理方法模型的校准质量和预测效果都最好。选择合适的数据前处理方法能有效提高LIBS检测果蔬产品PLS定量模型的预测精度,为果蔬产品LIBS快速精准检测提供了新方法。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

基于支持向量机回归的LIBS飞灰含碳量定量分析

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对配制的飞灰样品进行实验分析,应用支持向量机回归(SVR)模型对飞灰的含碳量进行预测。运用网格搜索法分别对径向基(RBF)核函数和多项式函数的结构参数进行寻优,然后分别建立基于内标元素特征光谱、全谱和主要元素特征光谱的SVR模型。研究表明,基于RBF和多项式核函数的SVR模型在理想的结构参数下可以取得相同的分析精度,但RBF能较快地完成模型优化并且不易出现欠拟合的现象。基于内标元素特征光谱的SVR模型的分析精度与内标法相当,基于全谱的SVR模型出现明显的过拟合现象。基于主要元素特征光谱的SVR模型的回归系数为0.986,校正均方根误差为1.79%,预测均方根误差为2.57%,说明该模型可以有效避免欠拟合和过拟合。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12 000～4 000 cm^-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。首先运用SG、 Normalize、 SNV、 MSC、 Detrend、 OSC、 SG+1D、 SG+Normalize、 SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、 SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend＿SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 6,预测集均方根误差RMSEP为1.195 3;经过Detrend＿SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 9,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。...     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

LIBS分析模型对铝合金定量分析精度的影响

为了提高铝合金定量分析的精度,将激光诱导击穿光谱技术与多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归及标准化偏最小二乘回归等方法相结合,建立铝合金中C u元素定量分析模型.对采集的L IBS光谱进行三阶极小值去背景和小波阈值降噪处理,从而提高LIBS光谱的信背比.将处理后数据筛选最佳训练集、预测集并用多变量线性回归、中值高斯...     

激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28~481.77 nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘(PLS)回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054 mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。     

利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因

利用太赫兹时域光谱（THz-TDS）和傅里叶变换远红外光谱（FT-Far-IR）技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8～6.3 THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5～1.5 THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立定量分析模型,将校正均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、预测相关系数（R_v）作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差（RMSECV）为0.007 7, 预测均方根误差（RMSEP）为0.008 6; 运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差（RMSECV）为0.002 5、预测均方根误差（RMSEP）为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。     

基于CARS-CNN的高光谱柑橘叶片含水率可视化研究

柑橘叶片水分亏缺是影响柑橘生长发育的重要因素之一,为研究水分胁迫对柑橘含水率的影响,利用高光谱快速无损检测柑橘叶片含水率,并应用伪彩色处理实现含水率可视化。收集100片柑橘叶片,使用烘干法得到鲜叶和烘干叶片一共500个不同梯度含水率的数据样本,将样本按7∶3的比例划分为训练集(350个样本)和测试集(150个样本),使用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的好坏。采用卷积神经网络(CNN)对高光谱数据进行预测,CNN模型使用一维卷积核,一共三层卷积池化层,使用RELU激活函数激活,输出层采用linear激活函数回归预测,使用nadam算法对模型进行优化更新,迭代次数为1 000次;将原始光谱数据和SG,MSC和SNV三种预处理后的光谱数据,与全波段、CARS筛选的特征波段、PCA提取的特征波段组合,导入CNN模型,确定最佳模型为原始光谱数据的CARS-CNN,训练集的R²_c和RMSEC分别为0.967 9和0.016 3,测试集的R²_v和RMSEV分别为0.9...     

我国苹果栽培区土壤参数的近红外光谱检测研究

在全国11个主要苹果栽培区及其附近农田处,共收集111份土壤样本作为研究对象。使用傅里叶近红外光谱仪采集在12 500～4 000 cm-1光谱范围内的土样漫反射光谱信息,并采用偏最小二乘回归法分别建立土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型。为了有效消除土壤颗粒不均匀性所带来的散射影响,同时扣除与土壤品质参数无关的光谱信息,研究运用变量标准化(SNV)、附加散射校正(MSC)和直接正交信号校正(DOSC)等光谱预处理方法,使模型精度得到显著提高。结果显示,经过DOSC处理后,土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型效果达到最佳,其相关系数(r)分别达到0.953和0.937,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.258(%)和0.248(%)。研究表明,利用近红外光谱技术可以快速检测我国主要苹果栽培区土壤的有机质含量和pH值,为土壤施肥提供指导,为果树栽培提供技术支持。     

特征提取算法在福美双表面增强拉曼光谱定量分析中的应用

表面增强拉曼散射(SERS)技术具有快速、指纹效应与极低的检测限等优点,被越来越多地应用到有害污染物、有毒物质、危险物质的检测与分析中。在SERS光谱的测量过程中,易受基底、仪器、宇宙射线与测量环境等因素影响,出现波动现象,对后续的分析与检测造成较大的干扰。基于农药福美双SERS光谱数据,尝试利用多种特征提取算法,如主成分分析(PCA)、离散余弦变换(DCT)、非负因式分解(NMF) ,对光谱的主分量进行提取,以减弱光谱数据波动对其后续的定量分析结果的影响。然后将提取后的分量分别结合线性回归算法——偏最小二乘法回归(PLSR),非线性回归算法——支持向量机回归(SVR)建立定量模型。最后,利用5-折交叉验证方法对比不同特征提取算法在不同类型的回归算法下的效果。通过实验验证可知,SVR对福美双溶液的分析精度要明显高于PLSR,这主要是由于SERS光谱强度与被分析物浓度之间为非线性关系。同时针对两种类型回归算法,特征提取算法都能明显地提升了分析结果,主要是由于其提取了源数据的主体信息,去除干扰信息。其中在线性回归中使用PCA效果最佳,在非线性拟合中使用NMF结果最佳,分析误差最好时可降低近3倍。最优回归模型(NMF+SVR)的交叉验证均方误差(RMSECV)为0.0455 μmol·L-1(10-6 mol·L-1),达到国家对福美双的检测标准,为农药快速检测提供一种新的方法。     

应用近红外光谱法建立伤疖膏制备过程中黄芩苷含量模型

建立一种伤疖膏制备过程提取液中黄芩苷动态含量快速测定的近红外光谱分析方法,近红外透射光谱法扫描得到65组伤疖膏制备过程中提取液的近红外光谱图,以提取液中黄芩苷的HPLC测量值作为对照值,采用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立NIR光谱与对照值的校正模型。校正模型主成分数为8,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.006 8,相关系数(r)为0.999 1。应用校正模型对预测集的30组样品进行黄芩苷含量预测,所得预测均方根差(RMSEP)为0.009 2,r为0.998 7。结果表明,该方法快速、准确,为复方膏剂制备过程中化学成分快速定量和质量控制提供了方法和依据。