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相似文献
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1.
建立了近红外漫反射光谱检测不同贮藏期磨盘柿的内部品质的数学模型,并评价其应用价值.本文采用可溶性固形物和硬度作为评价指标,在全光谱范围内(400-2500nm)分别建立了常温贮藏期、冷藏期和常温与冷藏结合的定标模型,使用最优模型对35个未知样品进行预测.结果显示,应用改进偏最小二乘法和一阶导数处理的常温模型定标性能最优,可溶性固形物和硬度的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.498和1.399,预测值与化学值的决定系数(R2)分别为0.831和0.911,相对分析误差(RPD)分别为2.15和2.75.本研究表明,近红外漫反射技术对不同贮藏期磨盘柿内部品质的快速无损检测具有可行性.  相似文献   

2.
水果表面农药污染的可见/近红外光谱识别法   总被引:2,自引:0,他引:2  
以表面经过喷施不同浓度农药后的脐橙为研究对象,采用可见/近红外漫反射光谱技术定性检测脐橙农药污染的程度。采集脐橙350~1800nm范围的光谱。应用多元散射校正(MSC),标准正态变量(SNV)变换,一阶微分和二阶微分四种不同预处理方法,分别在430~1000nm、10001800nm和430~1800nm三个光谱范围内建立识别脐橙污染程度的偏最小二乘法(PLS)数学模型。比较分析得出试验结果:波谱范围取430~1000nm,采用一阶微分的预处理方法时应用PLS校正方法的结果最优,其预测值和真实值之间的相关系数和预测均方根误差分别为0.9830和0.1482。研究结果袁明。可见/近红外漫反射光谱技术可以定性检测脐橙的农药污染程度。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
基于光谱技术的芒果糖度酸度无损检测方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种用近红外光谱技术结合遗传算法和人工神经网络模型的芒果糖度酸度快速无损检测的新方法。首先用偏最小二乘法计算芒果糖度酸度光谱数据的主成分得分值,以此获取芒果的近红外指纹图谱,再结合遗传算法优化人工神经网络技术(GA-BP)进行检测。PLS分析表明,主因子选取18时对糖度具有较好的聚类作用,而主因子数17个时对酸度的聚类效果好。选取最佳主因子作为芒果糖度酸度的神经网络的输入,建立三层GA-BP人工神经网络模型。用135个芒果样本的糖度酸度用来建立遗传算法优化神经网络的芒果糖度酸度检测模型,对未知的45个芒果样本进行糖度酸度的预测。结果表明,提出的遗传算法和人工神经网络模型相结合的光谱分析方法具有很好的预测能力,为芒果糖度酸度检测方法提供了一种新方法。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究   总被引:5,自引:5,他引:5  
应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了尖椒叶片叶绿素含量的无损检测方法.利用偏最小二乘法和主成分回归法分别建立了尖椒叶片叶绿素含量与漫反射光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析.结果表明,用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱经平滑和基线校正对结果的影响不是很明显;利用PLS建模获得的结果明显好于采用PCR方法建模;原始光谱经二阶微分获得的预测结果比一阶微分光谱和原始光谱的预测结果好;剔除异常样本后,在全波段范围内原始光谱经二次微分的预测相关系数达到0.975 37,校正均方根误差和预测均方根误差分别为2.33和5.49.本研究说明,应用近红外漫反射光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,可为今后快速无损检测叶片叶绿素含量提供理论依据.  相似文献   

7.
不同产地苹果糖度可见近红外光谱在线检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

8.
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...  相似文献   

9.
高光谱成像的猕猴桃糖度无损检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
猕猴桃糖度是重要的猕猴桃内部品质衡量指标。传统的糖度检测耗时且有损样品,有效无损检测猕猴桃糖度含量对于其品质分级、储藏销售具有重大意义。基于高光谱成像技术的常见果蔬品质无损检测方法多数是采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、迭代保留信息变量法(IRIV)等算法中的某个单一算法提取特征光谱变量,而这些算法单独使用易导致预测结果的稳定性不足。对此,开展了基于高光谱成像技术的猕猴桃糖度的无损检测方法研究。以四川省雅安市“红阳”猕猴桃为研究对象,依次对猕猴桃样本编号并采集其在400~1 000 nm波长范围内的高光谱图像,计算感兴趣区域的平均光谱作为样本的有效光谱信息;分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、直接正交信号校正(DOSC)等3种光谱数据预处理方法分析对预测模型精度的影响,对比结果显示DOSC的预处理效果最好;对预处理后的光谱分别采用一次降维(CARS,SPA,IRIV)、一次组合降维(CARS+SPA,CARS+IRIV)算法和二次组合降维算法((CARS+SPA)-SPA,(CARS+IRIV)-SPA))等7种算法提取特征光谱变量,并分别构建了预测猕猴桃糖度的3种模型,即支持向量回归机(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和极限学习机(ELM)模型;最后对比了基于不同特征提取方法的3种模型的预测精度。研究结果表明:ELM模型具有最好的预测性能,而SVR模型的预测性能最差;(CARS+IRIV)-SPA所选特征光谱变量输入LSSVM、ELM模型,其获得的预测结果均优于其他算法所选特征光谱变量输入对应模型所得的预测结果,证明了(CARS+IRIV)-SPA算法在提高猕猴桃糖度含量检测精度方面的有效性。对比不同方法的预测结果可知,(CARS+IRIV)-SPA-ELM对猕猴桃糖度的预测性能最优,其相关系数Rc=0.945 1,Rp=0.839 0,均方根误差RMSEC=0.450 3,RMSEP=0.598 3,预测相对分析误差RPD=2.535 1,该方法为猕猴桃糖度的检测无损化、精准化、智能化发展提供了可靠的理论依据和技术支撑。  相似文献   

10.
基于最小二乘支持向量机的番茄汁糖酸度分析研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
近红外光谱应用于农产品内部品质无损检测的方法引起人们的广泛关注,在分析过程中建立一个稳定可靠的模型用于处理非线性数据集是十分重要的,也是有一定难度的.目前常用的偏最小二乘(PLS)、主成分回归(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)等方法还不能解决这类问题.文章提出了将基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法用于番茄汁的近红外(NIR)光谱分析,预测番茄汁品质(糖度和有效酸度).运用LS-SVM方法以67个番茄汁样本建模,采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,对33个样本进行糖酸度预测,糖度的相关系数为0.990 25,均方根标准预测误差为0.0056°Brix;有效酸度的相关系数为0.967 5,均方根标准预测误差为0.024 5.结果表明,LS-SVM方法要优于PLS和PCR建模方法,是一种快速、准确的近红外光谱分析方法.  相似文献   

11.
采用近红外漫反射光谱法对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行快速无损检测。以液相色谱质谱联用分析值为参比,采用偏最小二乘法建立黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的定量分析模型。结果显示,毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外光谱经多元散射校正(MSC)+一阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.826 6,RMSEP值为0.022 7,校正集R2为0.863 5,RMSEC值为0.019 0;黄芪甲苷近红外光谱经二阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.854 8,RMSEP值为0.006 41,校正集R2为0.796 3,RMSEC值为0.007 99。近红外光谱技术结合偏最小二乘法可快速、准确的对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行检测。此外,通过主成分分析,发现甘肃产黄芪与其他产地黄芪差异不大,排除甘肃产黄芪后,山西、四川和吉林的样本区分度较高。  相似文献   

12.
便携式近红外仪检测牛奶中脂肪、蛋白质及干物质含量   总被引:6,自引:0,他引:6  
采用便携式近红外光谱仪,结合偏最小二乘回归法,研究了牛奶脂肪、蛋白质和干物质含量的测定方法,建立了近红外漫反射定最分析模型.结果显示,脂肪、蛋白质和干物质模型相关系数(R2)分别为0.98,0.95,0.98,建模集标准残差(RMSEC)分别为0.187,0.105,0.217,验证集标准残差(RMSEP)分别为0.1...  相似文献   

13.
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Rcal=0.972,Rpre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为Rcal=0.964、Rpre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为Rcal=0.963,Rpre=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Rcal=0.894,Rpre=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Rcal=0.986,Rpre=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。  相似文献   

14.
傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析   总被引:14,自引:5,他引:9  
利用近红外漫反射光谱测定法获取了完整雪青梨的近红外光谱(12 500~4 000 cm-1),采用多元校正算法偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波段范围对漫反射光谱进行有效信息提取和分析,得出了不同因子数时PLS方法进行酸度分析的结果及其因子数与交互有效检验标准偏差(RMSECV)关系,确定了最佳回归的因子数和用于定量分析的最佳波段范围.实验结果表明:校正模型的预测精度在5 452~12 285 cm-1波段范围内,最佳主因子数为7时,雪青梨总酸的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.79,预测标准偏差为0.018 6.  相似文献   

15.
水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究   总被引:30,自引:10,他引:20  
应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法.利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析.结果表明:利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800~2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果:校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N.通过本研究得出:应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据.  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
便携式近红外光谱分析仪的研制及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对野外和现场快速无损分析应用,研制了一种便携式近红外光谱分析仪。该仪器具有体积小、结构简单、响应速度快、功耗低、抗震性好、使用方便和维护成本低等优点。详细描述了仪器的总体设计及主要结构,展现了其性能特点。对仪器进行了性能测试,结果显示该分析仪性能稳定,已达到了国际同类仪器水平。苹果糖度的现场无损测定数据表明,该分析仪具有较强的建模能力及高可靠性,其中校正标准偏差和验证集预测标准偏差分别为0.266和0.309。实验结果表明,该分析仪具有较强的现场应用能力,能够适应各种现场的应用环境。  相似文献   

18.
近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法.以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350~2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型.实验结果为:在361~2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791.实验结果表明:应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性.  相似文献   

19.
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80ms、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。  相似文献   

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