高光谱成像的垃圾分类识别研究

高光谱成像因光谱分辨率高、图谱合一、可实现快速无损检测等特点现已广泛应用于农业、医学、遥感等领域。现有的对可回收生活垃圾检测与分类的方法,都存在检测时间长,分类效率低,而大量多种垃圾无法同时快速分拣等问题。考虑到不同类别的生活垃圾由于其主要组成分子结构的差异,对不同波长的光有不同的吸收特性。高光谱图像在记录待分类垃圾的空间信息的同时,可以获得垃圾对不同波长的光的反射率光谱信息,通过建立识别分类模型对反射率光谱信息进行分析可以实现对高光谱图像中待分类垃圾的识别与分类。收集常见纸质、塑料、木质三种材料的可回收的垃圾样本,包括塑料瓶、食品包装袋、塑料玩具(饰品)碎片、一次性筷子、雪糕棒、木制家具碎片、木制包装盒、废旧课本、广告纸、办公用纸等多种物品共30个样本,进行清洗和裁剪处理,避免样本表面污渍对样本反射率产生影响。利用高光谱成像系统采集样本在近红外(780～1 000 nm)范围内的高光谱图像,其中18个样本做训练样本集,12个样本做测试样本集。对采集的样本图像数据做预处理,包括去噪声以及黑白校正反演反射率信息等处理;通过主成分分析(PCA)方法对训练样本集感兴趣区域(ROI)进行分析,提取到的特征波段为795.815,836.869,885.619,916.409,929.239,934.37,957.463,972.858和988.253 nm;在特征波段下分别提取这三种类别垃圾的参考光谱,通过光谱角度填图法(SAM)对测试样本ROI区域内提取的测试样本点集在特征波段下与参考光谱进行匹配,由匹配程度进行样本点归类,分析结果表明,测试样本集中纸制样本(A类别)、塑料样本(B类别)、木制样本(C类别)的分类准确度分别为100%,98%和100%,测试样本点集整体的分类准确度为99.33%;通过Fisher判别方法分析训练样本集得出判别函数式和判别准则,对测试样本点集分类,评价结果为A,B和C类样本分类准确度分别为100%,100%和97%,测试样本点集整体分类准确度为99%。通过SAM和Fisher两种判别方法对测试样本集的光谱图像进行目标物的检测与分类,结果表明,利用SAM判别方法在可回收垃圾的高光谱图像中实现检测与分类有更高的分类准确度,可达到99.33%。同时,也验证了使用高光谱成像进行可回收垃圾快速分类的科学性以及可行性,对未来系统化、机械化、智能化地解决生活中可回收垃圾的分类具有一定的实用意义。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性,快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义,感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱,然后用偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型;该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率,代入Bayes判别公式得到后验概率,根据此概率判断样品的新类别属性,即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集,四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21%(近红外)和82.57%(中红外)变为融合后的87.11%,检验集平均准确率由82.50%(近红外)和81.98%(中红外)变为融合后的90.87%,均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高,采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。     

香梨表面低浓度农药残留高光谱检测研究

以喷洒不同浓度杜邦万灵的香梨作为研究对象,探讨了应用高光谱成像技术检测香梨表面农药残留的方法。运用376~1051nm高光谱成像系统采集200个香梨的高光谱图像,其中120个香梨为建模集,80个香梨为预测集。运用多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,然后采用连续投影算法(SPA)提取了11个特征波长。基于处理后的光谱数据,分别运用多元线性回归法(MLR)和主成分回归法(PCR)两种算法分别建立农药残留检测的模型,比较两种模型的结果。通过比较,采用MLR建立的农药残留检测模型效果较优,其校正集相关系数(Rc)为0.973,校正均方根误差(RMSEC)为0.260,预测的正确率可以达到91.7%,对较低浓度残留的预测正确率达到80%。研究表明,应用高光谱成像技术可以成功地检测香梨表面农药残留,并且对低浓度检测也有很好的效果。     

红外光谱和逐步判别分析应用于金银花品种和产地的鉴别

基于傅里叶变换红外光谱技术,利用逐步判别分析法对金银花品种和产地进行鉴别研究。采集、测试了5个产地9个品种150份金银花样本的红外光谱,并计算了各样品红外光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱。分别选用不同的样本组成训练集和检验集,以1800～900 cm~(-1)、1500～700 cm~(-1)和1200～700 cm~(-1)波数范围的红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱数据为判别变量建立判别模型对金银花的品种和产地进行鉴别。判别结果显示,以1800～900 cm~(-1)波数范围的二阶导数光谱数据为判别变量建立的模型鉴别效果相对较好,对品种和产地的鉴别正确率依次达93.20%和96.13%。研究结果表明,采用逐步判别模式识别可以很好地鉴别不同品种和产地的金银花,方法可行有效,可为金银花品种和产地朔源提供方法。     

近红外光谱法无损识别林下山参及其生长年限

对不同生长年限的林下山参96支(其中,十五年生24支,十二年生72支)和园参177支。采集近红外光谱后,应用主成分分析-马氏距离法进行判别分析。采用原始光谱,经过预处理后,在全光谱范围内分别选择合适的主成分数,对林下山参和园参以及不同生长年限的林下山参分别建立了判别分析模型。所建立的两组模型对验证集的正确判别率均为100%。表明该方法准确可靠、快速无损,可实际用于林下山参的质量控制。     

可见/近红外光谱的葡萄籽油掺伪检测系统

葡萄籽油掺假种类繁多,手段隐蔽,成为食品安全检测的重要难点之一,为规范食用油市场,提供一种方便、可靠的葡萄籽油品质鉴别方法尤为重要。针对色谱和质谱等传统品质分析方法的耗时、试剂消耗大、专业性强等不足,以及实现无损分析的近红外光谱仪价格昂贵、操作环境要求高等缺点,研究设计一套低成本、高准确度的可见/近红外光谱仪检测系统来实现葡萄籽油品质掺假鉴别。首先,依托USB6500-Pro探测器搭建可见/近红外光谱仪硬件平台,并基于Qt设计一套简洁的人机交互界面,用以实现光谱数据的采集、处理以及葡萄籽油掺假鉴别结果的显示;其次,针对硬件和检测环境带来的光谱噪声,系统采用小波变换滤除噪声,减小光谱失真;最后,考虑到现有的基于机器学习的品质鉴别模型往往依赖已知的油类训练样本集来实现对不同掺假类别油类的预测,而利益驱使下层出不穷的掺假手段使得新的、未出现在原训练集中的掺假类别样本不断涌现,现有的品质鉴别方法将很难给出准确的判别结果。因此,研发的检测系统中设计一种能实现已知和新的掺假油品光谱的鉴别方法,该方法分为分类和校正两步:先用建模数据库中的训练集建立极限学习机(ELM)分类器模型,实现初步掺假类别的分类;然后再利用自动聚类算法对分类结果进一步校正。若与校正数据集产生一个聚类中心,则证明分类结果正确且属于建模数据库中的已知掺假类别;若产生两个聚类中心,则分类结果不正确,样本为新掺假类别,未出现在建模数据库中,最终得到准确的掺假类别结果。为检验系统性能,用搭建的可见/近红外光谱仪硬件平台采集了纯葡萄籽油和掺入不同比例的大豆油、玉米油、葵花籽油和调和油的葡萄籽油的5类光谱数据,每一类30组共计150组数据,将得到的可见/近红外光谱数据先进行小波阈值法去噪和多元散射校正(MSC)预处理后输入到设计的检测系统中。假定前4类作为建模数据库中的已知掺假类别以及第5类作为新掺假类别,先利用K-S算法将已知掺假类别的每类样本划分成训练集20组和测试集10组,用训练集共80组样本建立ELM分类模型,将40组测试集输入到ELM实现初步判别,判别结果再进一步聚类分析校正,只有一个聚类中心,说明了模型判别准确,且对已知类别能够100%识别;当30组新掺假类别样本输入到ELM模型时,均判别成了纯葡萄籽油,进一步聚类分析校正,产生了两个聚类中心点,说明ELM模型误判,定性判定第5类为新掺假类别。实验结果表明,研发的葡萄籽油掺伪检测系统操作简单、快速,不仅对已知掺假类别能够100%识别,而且对新掺假类别能够实现定性判别。     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

基于共聚焦拉曼光谱技术的苹果轻微损伤早期判别分析

苹果在采摘、分拣、储存和运输过程中容易受到挤压、振动和碰撞而损伤,轻微损伤早期肉眼很难识别,轻微损伤部位易被病原微生物入侵而导致自身和周围水果腐烂,因此,苹果轻微损伤的早期快速准确地判别能有效地降低经济损失,对苹果的采后处理和储存具有重要意义。本研究应用拉曼光谱结合化学计量学方法对苹果早期轻微损伤进行快速识别。采用Savitzky-Golay(SG)卷积对原始拉曼光谱进行平滑去噪,用自适应迭代重加权惩罚最小二乘(airPLS)算法进行基线校正,用非线性的支持向量机(SVM)回归算法建立分类判别模型,采用KS法划分训练集和验证集后,基于线性和多项式核函数建立SVM分类模型的分类准确率可达到97.8%。结果表明,拉曼光谱技术结合化学计量学方法可快速识别苹果的早期轻微损伤,展示了拉曼光谱技术用于判别苹果早期轻微损伤的应用前景。     

基于高光谱成像技术的山楂损伤和虫害缺陷识别研究

采用高光谱成像技术（420～1 000 nm）对山楂的缺陷（表面的损伤以及虫害区域）进行识别研究。共采摘了134个样品,包含损伤果46个、虫害果30个、损伤及虫害果10个和完好果48个。考虑到山楂的花萼、果梗与损伤、虫害的RGB图像有相似的外观特征,容易造成误判,利用高光谱成像系统采集了损伤、虫害、完好、花萼和果梗五个区域一共230个山楂样本的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域（region of interest, ROI）,得到了样本的光谱数据。使用标准归一化（standard normalized variate, SNV）,卷积平滑（savitzky golay, SG）,中值滤波（median filter, MF）,多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘（partial least squares method, PLS）判别分析模型,结果表明经过SNV预处理后的预测结果较好。最后选取SNV作为预处理方法。应用回归系数法（regression coefficients, RCs）从全波段中提取10条特征波段（483,563,645,671,686,722,777,819,837和942 nm）,利用Kennard-Stone算法将各类样本按照3:1的比例随机分成训练集（173个）和测试集（57个）,并对其建立最小二乘支持向量机（least squares-support vector machine, LS-SVM）判别模型,山楂缺陷的正确识别率为91.23%。然后,运用主成分分析（principal componentanalysis, PCA）进行10条敏感波段下单波段图像的数据压缩,分别采用“sobel”算子和区域生长算法“Regiongrow”识别出86个缺陷山楂样本的边缘与缺陷特征区域,得出单损伤、单虫害和损伤及虫害样本的识别率分别为95.65%,86.67%和100%。研究结果表明：采用高光谱成像技术可以对山楂的损伤、虫害、花萼和果梗进行定性分析和特征识别,该研究为山楂的缺陷无损检测提供了理论参考。     

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。     

可见/近红外光估测完整柑橘水果可溶性固形物含量的研究

研究用可见/近红外光谱(Vis/NIR spectroscopy)漫透射方式对柑橘类水果的可溶性固形物含量(SSC)进行了无损、快速定量分析。通过自行设计的Vis/NIR光谱系统测定了110个柑橘样品的SSC。82个柑橘样品用来建模,其余28个用来验证模型的性能。对实验室测得的柑橘水果的SSC实际值与Vis/NIR光谱数据进行相关性分析,用光谱定量分析软件中集成的偏最小二乘回归法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立校正和预测模型。对比了不同光谱预处理方法, 如微分处理, 标准归一化处理(SNV), 多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay 光谱平滑方法)对模型检测结果的影响。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能评价,建立的最好的柑橘水果SSC预测模型的RMSEP＝0.538%,r2＝0.896。结果表明Vis/NIR可以作为一种准确、快速的无损检测方法来评价柑橘类水果的可溶性固形物含量。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以“京秀”西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP= 0.684 °Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP= 0.629 °Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP= 0.721 °Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

Label-free and rapid spectroscopic evaluation of ripening of Syzygium cumini fruit

In the present investigation, attempts have been made to obtain the spectral signature of the fruit jamun and to estimate the changes in biochemical composition that take place in the process of ripening of the fruits. The changes in exocarp, mesocarp, and seed of the fruit in raw and ripe stages have been investigated with the help of label-free, nondestructive, and rapid techniques: laser-induced fluorescence and attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy. For this, the fluorescence spectra of the different parts (exocarp, mesocarp, and seed) of the raw and ripe fruits of jamun excited by 405?nm violet diode laser have been recorded in the spectral region 400–900?nm. The spectrum shows the spectral signature of anthocyanin, flavonoids, carotenoid, and chlorophyll. The observed decrease in the intensity of chlorophyll bands and simultaneous increase in the intensity of anthocyanin and carotenoid bands is regarded as indicator of the ripening of the fruit of jamun. Also, attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectra have been recorded in the spectral region 4000–485?cm^?1 for the identification of functional groups associated with different biochemical altered during ripening process of the fruits of jamun. The analyses of the recorded infrared spectra show the presence of carbohydrates, cell wall components, phenolic compounds, nucleic acid, and amide. The quantitative estimation of the biochemical content in the different parts of jamun fruit during the ripening process has been done through calculating the area of the band by curve fitting. The determined spectral signatures can be utilized for the effective monitoring of jamun fruit.     

近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究

旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1 800 nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.851 7, 预测样本均方根误差为0.879 3。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。     

块菌的傅里叶变换红外光谱研究

块菌是珍稀野生食用菌,其蛋白质和糖类含量较高,块菌多糖具有潜在的药用价值。文章利用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)对五种云南野生块菌作了研究。结果表明,块菌属真菌有其独特的光谱特征,全谱最强峰为出现在1 042和1 077 cm-1附近的强双峰。在脂分子的羰基峰1 742 cm-1及糖类异构体的指纹区1 200～750 cm-1,不同种类、不同产地块菌的光谱有明显差异,另外,正常块菌和霉变块菌的光谱亦有明显差异,主要体现在谱峰吸收强度的变化上,部分谱峰吸收强度比的变化表明,块菌样品变质前后,其蛋白质和糖类物质的含量发生了变化。FTIR光谱提供了块菌成分的有关化学信息,为鉴别块菌和区分块菌的种类、质量提供了简便快捷的手段。     

可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究

西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T ),二阶微分处理光谱D2(%T )以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明：光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N)。研究表明：应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。     

基于空间可分辨光谱的番茄成熟度判别方法研究

对基于空间可分辨光谱的番茄成熟度分类判别方法进行了试验研究。首先根据番茄的内部颜色,将600个番茄分为6个不同成熟度 (green, breaker, turning, pink, light red and red) ,然后用自行开发的多通道高光谱成像探头采集番茄的空间可分辨(SR)光谱,建立基于空间可分辨光谱的番茄成熟度偏最小二乘判别(PLSDA) 模型和支持向量机判别(SVMDA)模型。结果显示,对于PLSDA模型,SR光谱15为最佳分类光谱,分类正确率达到81.3%;对于SVMDA模型,SR光谱10为最佳预测分类光谱,分类正确率为86.3%。对六个成熟度等级番茄的判别分类,SVMDA模型要明显优于PLSDA模型。此外,相对于较小的光源-检测器距离SR光谱,较大的光源-检测器距离SR光谱可以获得更好的判别效果,显示出空间可分辨光谱在果蔬品质检测方面的应用潜力。