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。     

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...     

不同产地苹果糖度可见近红外光谱在线检测

为了实现不同产地苹果糖度的快速在线无损检测,减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响,建立了不同产地苹果糖度的在线检测通用模型。首先,采用水果动态在线检测设备采集了包括栖霞、洛川与会宁3个产地的红富士苹果的漫透射光谱。其次,采用偏最小二乘算法(PLS),结合无信息变量消除(UVE)方法,筛选出58个特征变量,建立了苹果糖度的UVE-PLS通用模型,该模型对个体产地预测集及总预测集的均方根误差分别为0.50～0.74°Brix与0.63°Brix,较原始个体模型分别提高了23.2%～44.4%与35.7%。最后,提出了一个新的外部验证样本集对模型性能进行评价,其残留预测偏差为2.33,预测值在±1.0°Brix和±1.5°Brix误差范围内的占比分别为85%与100%。实验结果表明:建立多个产地苹果糖度的在线检测通用模型,能够提高其他产地样本糖度的预测稳健性,并且采用合适的波长筛选方法能够简化模型。开发不同产地水果内部品质通用模型在波长有限的光谱设备中具有良好的应用潜力。     

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。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

小波阈值降噪模型在红外光谱信号处理中的应用研究

针对近红外光谱经常受到噪声干扰的特点,提出了利用小波阈值降噪方法进行光谱数据的降噪处理,以山羊绒表面油脂的近红外光谱检测为例,对比分析了三种小波阈值降噪模型(Penalty阈值降噪模型、Brige-Massart阈值降噪模型、缺省阈值降噪模型)的降噪性能。对降噪后的光谱数据采用偏最小二乘和支持向量机回归相结合建立了校正和预测模型,通过对比校验参数R2,RMSEC,RMSEP,分析评价了三种小波阈值降噪模型的降噪效果。结果表明: 三种降噪模型都能在一定程度上降低光谱信号的噪声,提高信噪比,改善光谱预测模型的精度,其中,Brige-Massart阈值降噪模型和缺省阈值降噪模型的降噪效果明显优于Penalty阈值降噪模型,与原始光谱信号建模的预测精度(R2=0.793,RMSEC=0.233,RMSEP=0.225)相比较,经过Brige-Massart阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.882,RMSEC=0.144,RMSEP=0.136)和经过缺省阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.876,RMSEC=0.151,RMSEP=0.142)均有较大程度的改善和提高,说明提出的小波阈值降噪方法能有效地降低原始光谱噪声作用,使光谱数据多变量分析模型更具有代表性和稳健性, 从而可以提高模型的预测精度。     

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。     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。     

番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测

可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前三个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明：番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。     

Box-Behnken法冷鲜滩羊肉蛋白质的高光谱模型优化

高光谱成像技术是一种将成像与光谱相结合的新型无损检测技术,属于间接分析方法;光谱模型的建立非常关键,需综合考察各建模因素间的交互作用。应用Box-Behnken法设计响应面试验优化冷鲜滩羊肉蛋白质含量的可见/近红外高光谱定量检测模型。使用可见/近红外高光谱成像系统采集冷鲜滩羊肉样本的高光谱图像,分析肉样反射光谱特性。采用二维相关光谱技术（2DCOS）,以冷鲜滩羊肉中蛋白质含量为“外界扰动”,研究扰动条件下光谱信号的动态变化,解析二维相关光谱谱图特征,寻找与微扰相关的敏感变量。分别采用多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）和标准正态变量变换（standard normalized variate,SNV）提取有用信号,优化所选特征波段光谱质量。为实现数据快速降维,减少大量光谱数据处理负担,采用变量组合集群分析法（variable combination population analysis,VCPA）和应用竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对2DCOS范围内特征波段进行二次优选。根据Design-Expert软件中Box-Behnken法设计响应面试验,以特征优选、光谱预处理及多元校正方法为考察因素,各因素中3种不同方法为水平,建立冷鲜滩羊肉蛋白质含量分析的优化检测体系。结果表明,波长473,679,734和814 nm处存在较强的自相关峰,473~814 nm范围内的特征波段为冷鲜滩羊肉蛋白质检测的敏感区域;MSC和SNV能够消除肉样自身散射作用的干扰,CARS和VCPA对特征波段进行二次优选,分别优选出了16和9个特征波长;各因素对蛋白质可见/近红外光谱模型预测性能的影响顺序为特征优选方法>预处理方法>多元校正方法,优选出2DCOS-SNV-LSSVM模型具有较高的运行速率和预测能力,其R_c=0.858 8,RMSEC=0.005 8;R_p=0.860 4,RMSEP=0.005 7。研究表明,Box-Behnken法在可见/近红外高光谱（400~1 000 nm）建模参数优化选择中的应用,可以有效地实现滩羊肉品质智能监控与质量安全快速无损分析,为分析对象光谱模型的优化及提高预测结果的准确性提供理论参考。     

苹果汁中吡虫啉农药残留荧光检测研究

根据有机物受激发射荧光的基本原理,研究了杀虫剂吡虫啉的荧光特性。利用荧光光谱仪对吡虫啉及苹果汁-吡虫啉混合体系进行了研究,得到了苹果汁中不同农药含量下的荧光谱图,分析了荧光强度与农药含量的关系。实验表明：当234 nm作为激发波长时,苹果果汁几乎没有荧光峰出现,而吡虫啉有很强的荧光,荧光峰值在373 nm左右。向果汁中逐量添加吡虫啉药液后,得到苹果汁中吡虫啉含量最佳预测模型,决定系数达到0.996 74,预测准确率高于90%。研究结果表明,利用荧光光谱法直接对苹果果汁中农药残留检测是快速和可行有效的。     

苹果霉心病光谱在线检测的摆放姿态及建模方法优化研究

苹果营养丰富、口味酸甜,是深受大众喜爱的一种水果。苹果霉心病是一种真菌侵染果实病害,隐蔽性极强,一般在近成熟期果实内部发生霉变,肉眼从外观观察难以分辨,市面上大多数品种的苹果都受其影响。霉心病病果重量变轻、口感变差,严重的甚至不能食用,对经济效益的影响巨大。采用可见近红外光谱分析技术,使用微型光谱仪在线无损检测苹果霉心病,针对4种苹果在线输送时摆放姿态（竖放柄朝上、竖放柄朝下、横放柄朝输送方向和横放柄垂直输送方向）的判别效果进行了优化分析。首先使用主成分分析对600～900 nm波段的透射光谱提取主成分后分别建立线性判别分析（LDA）、马氏距离（MD）和K近邻法（KNN）模型并对校正集和预测集的判别准确率进行对比;其次对600～900 nm波段中心化预处理后建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型并给出4种摆放姿态的判别效果;最后使用两种机器学习算法极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）分别建立霉心病判别模型进行预测。对比上述所有6种判别模型,通过观察4种摆放姿态整体的判别效果得到最佳的建模方法为PLS-DA,其中竖放柄朝上和竖放柄朝下摆放的判别准确率都为93.75%,其他2种摆放姿态的判别准确率也都超过85%,再根据PLS-DA模型波段变量投影重要性指标得分值分布提取特征波段690～720 nm重新建立模型,对比4种摆放姿态效果最好的是竖放柄朝上摆放,其预测集的判别准确率达到93.75%,并且对病果的判别效果最佳。研究结果表明PLS-DA可以作为判别苹果霉心病一种有效方法,竖放柄朝上摆放可以作为苹果霉心病在线检测时一种有效姿态。     

铝合金焊前激光清洗的等离子体光谱在线检测

铝合金焊接技术在工业生产、制造和维修等领域有广泛的应用,焊缝内存在气孔导致焊接质量降低是铝合金焊接技术的常见问题。由于铝合金表面金属氧化物是导致气孔生成的主要来源,对激光清洗过程进行在线检测,不但可以实时分析表面氧化物的清洗状态,而且可以避免基体表面因为过度清洗造成损伤或二次氧化。提出采用激光诱导等离子体光谱(LIBS)在线检测铝合金焊前激光清洗过程,表征清洗后铝合金基体的表面状态。LIBS技术可以对多元素成分同时检测,拥有较低的检出限和较高的准确性。搭建基于Andor Mechelle 5000光谱仪的铝合金焊前激光清洗在线检测系统,剔除空气环境对实验结果的影响,测试6061铝合金表面氧化物和铝合金基体的LIBS光谱,分析两者独特的元素特征谱线,采用X射线能谱(EDS)测试结果验证元素特征谱线的准确性,并探讨激光清洗过程LIBS技术在线检测的可行性。实验测试等离子体光谱谱线强度与激光能量密度之间的关系,获得单次脉冲激光去除铝合金表面氧化物的损伤阈值,结合X射线能谱的检测结果研究激光损伤阈值的成因及影响。研究激光清洗过程等离子体光谱特征谱线与脉冲次数之间的关系,提出基于O/Al特征谱线强度比值作为在线检测清洗效果及二次氧化损伤的评判依据。为验证该评判依据的准确性,将O/Al特征谱线强度比值随清洗次数的变化趋势与X射线能谱测试获得的氧元素原子百分比变化趋势进行对比。实验结果表明:采用200~700 nm范围内激光诱导等离子体谱线特征分析激光清洗状态,可以剔除空气环境的影响;氧元素和铝元素特征谱线准确反映出表面氧化膜与铝合金基体的成分差异;X射线能谱检测元素成分和含量表明氧元素含量随着激光清洗能量密度先减后增,单次清洗铝合金的二次氧化损伤的激光能量阈值为11.46 J·cm-2,小于损伤阈值的激光能量密度对铝合金基体的多次清洗未造成损伤,等离子体光谱特征谱线强度与表面清洗状态相关, 656.5 nm(OⅡ)/396.2 nm(AlⅠ)谱线强度比值≤1.5%为激光清洗干净的依据。研究结果有利于铝合金的激光清洗实时控制技术和焊接装置集成化。     

可见-近红外透射光谱检测活体甘蔗蔗糖分的方法

蔗糖分是衡量甘蔗品质的重要指标,基于光谱学原理的活体甘蔗蔗糖分无损检测的方法具有重要意义。探究了不同光谱测量方式对预测结果的影响,改进了特征提取方法,建立了甘蔗蔗糖分预测模型。采用自行搭建的甘蔗透射光谱采集平台,在光源与探测器夹角为120°,150°和180°的条件下,按照甘蔗表皮蜡质去除与否,获取了123个甘蔗样本在6类不同采集方式下的甘蔗透射光谱数据集。首先采用了偏最小二乘回归（PLS）的建模精度评价了Savitzky-Golay平滑处理（S-G平滑）、标准正态变化（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶微分（FD）等多种光谱预处理方法对模型性能的影响,选取了综合效果最好的SNV进行预处理。接着分析了不同光谱测量方式对蔗糖分建模的影响。结果发现：(1) 对于蜡质覆盖的影响而言,去蜡后的光谱透过率更高、单样本不同采集位点的光谱差异更低、与蔗糖分的相关性也更高;(2) 对于光谱采集角度的影响而言,在一定范围内光谱透过率随角度的增大而降低;(3) 在获取的6类数据集中,去蜡且采集角度为120°的测量方式下获取的透射光谱建模效果最好,预测集相关系数为0.790 6,预测集均方根误差为0.898 6。最后,使用了间隔偏最小二乘法（i-PLS）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）和提出的基于全波段PLS建模回归系数的改进蚁群算法（VRC-ACO）筛选特征波长。VRC-ACO挑选得到的特征波长数量最少（10个）,且建模效果最好,预测集相关系数达到0.861 6,比全波段建模结果提高9.0%,预测均方根误差降低到0.746 6,比全波段建模结果降低20.0%。该研究为甘蔗蔗糖分无损检测及相应传感器的研发提供了理论支持。     

基于炉口辐射光谱支持向量机回归的转炉终点碳含量检测

转炉终点碳含量在线检测对实现炼钢终点准确控制,提高钢铁产品质量,降低能耗,减少废气排放具有重要意义。针对转炉冶炼终点控制及碳含量检测的难题,研究了一种新的基于炉口辐射光谱分析的非接触式在线碳含量检测方法。方法基于辐射光谱的支持向量机回归(SVR)实现转炉终点前过程的碳含量预测。通过远距离光谱采集系统获取炉口火焰光谱信息,基于冶炼过程炉口火焰辐射光谱变化规律的分析,分别提取了表征辐射光谱整体特征的两个参数即总谱宽和辐射峰值、以及表征发射谱的三个特征波长600,630和775 nm处的幅值作为支持向量机的输入,结合脱碳理论和实测碳值拟合重构的脱碳函数曲线作为支持向量机的输出,利用支持向量机回归方法建立光谱分布与碳含量的关系模型。通过训练样本集和测试集循环优化确定模型最佳参数。设计的仪器和优选的模型已安装在转炉生产现场长时间运行,现场实验结果表明,终点碳含量检测准确率为90.2%,测量时间小于0.3 s,可实时在线检测,能够满足生产需求,为转炉冶炼终点的精确控制提供了重要依据。