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 000nm),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3.00mg·(100g)-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0.92,3.46mg·(100g)-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。     

基于优选波长的多光谱检测系统快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价猪肉新鲜度的重要理化指标。为了实现快速、无损检测猪肉的新鲜度,优选出与猪肉中TVB-N含量相关的特征波长,将包含特征波长的发光二极管(LED)光源用于多光谱检测系统,测定了猪肉中TVB-N的含量。首先利用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱系统对猪肉进行检测,获取高光谱反射率数据,并采用一阶导数(FD)法、标准正态变量变换(SNV)以及其他预处理方法建立猪肉中TVB-N含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型;然后分别利用逐步回归算法(SWA)、连续投影算法(SPA)、基因遗传算法(GA)筛选出与TVB-N含量相关的特征波长,利用筛选出的特征波长分别建立PLSR模型与多元线性回归(MLR)模型,比较模型结果后进一步优选特征波长;最后,将含有特征波长的LED光源用于多光谱检测系统,并建立PLSR模型与MLR模型,从而完成对猪肉中TVB-N含量的测定。实验结果表明:利用SWA、SPA、GA这3种算法筛选出的特征波长能够很好地反映全光谱的信息,建立的模型效果较好,变量数大大减少;包含优选特征波长的LED光源在多光谱检测系统中能很好地检测猪肉中的TVB-N含量;MLR模型结果好于PLSR模型结果,MLR模型的校正集相关系数和校正集均方根误差分别为0.9050和3.63×10-5,预测集相关系数和预测集均方根误差分别为0.9040和3.81×10-5。     

基于SiPLS算法的近红外光谱检测梨可溶性固形物含量

为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量(SSC)检测中的精度和稳定性,对采集的原始光谱进行标准归一化(SNV)预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了SSC的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘(PLS)模型、间隔偏最小二乘(iPLS)模型进行了比较.结果表明,利用SiPLS所建的预测模型的最优组合包含21个光谱区间并联合4个子区间和15个主成分因子,其预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.9633和0.203;说明利用近红外光谱结合SiPLS算法可以准确、无损检测梨中可溶性固形物含量.     

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm~(-1)7 404~10 000 cm~(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。     

祁门红茶加工中氨基酸和儿茶素快速检测模型建立

氨基酸与儿茶素是茶叶品质的重要组成成分。祁门红茶在加工过程中,氨基酸与儿茶素含量发生了显著的变化,而且不同加工阶段差异性很大,但目前在生产中缺乏快速在线检测方法。为了实现对祁门红茶加工过程中氨基酸和儿茶素含量快速测定,试验以鲜叶、萎凋叶、揉捻叶、发酵叶和干燥后毛茶为原料,获取近红外光谱并利用化学方法检测氨基酸和儿茶素含量。对采集的原始光谱进行标准正态变量变换(SNVT)预处理,利用联合区间偏最小二乘回归法(Si-PLS)构建氨基酸和儿茶素含量近红外回归模型,相关系数与交互验证均方根误差作为评价模型的有效指标。结果表明,利用Si-PLS方法建立氨基酸含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.955 8和1.768;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.949 5和2.16。儿茶素含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合3个子区间和10个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.940 1和1.22;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.938 5和1.17。所建立模型准确性较好,这为茶叶加工过程中茶叶品质的在线监控提供了理论依据。     

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rc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rp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.     

赣南脐橙果园土壤全氮和有机质近红外漫反射光谱检测

选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象,探讨在4 000～7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性.采集的近红外光谱采用多元散射校正、一阶微分、二阶微分、七点平滑等多种预处理对比分析,分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型.实验得出全氮预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用七点平滑(SG)进行预处理模型较为理想,校正集相关系数(rc)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(rp)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000～7 500cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,rc为0.848,RMSEC为0.128,rp为0.790,RMSEP为0.152.研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测.     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.0973,预测集的相关系数为0.8881,预测均方根误差(RMSEP)为0.1304,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25m.s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350~1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究

为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

近红外光谱法快速检测绿茶中儿茶素的含量

提出了一种应用傅里叶近红外漫反射光谱分析技术快速检测茶叶中主要儿茶素含量的新方法.首先获取茶叶在10000～4000 cm<'-1>范围的近红外漫反射光谱,然后以高效液相色谱分析值作参考值.采用偏最小二乘法建立茶叶中表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素(EGC)含量的定量分析模型.通过交互验证方法来优化模型的主成分数和所采用的光谱预处理方法.EGCG、ECG和EGC三个模型预测值和参考值问的相关系数分别为0.9800、0.9763和0.9853,预测均方根误差分别为0.3509、0.1147和0.1365.研究结果表明,近红外光谱技术可成功地检测茶叶中EGCG,ECG和EGC的含量.     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

基于最小二乘支持向量机的国公酒中橙皮苷含量测定

应用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机建立了国公洒中橙皮苷含量的模型.利用Kemard-Stone法对训练集样本进行划分,对光谱数据预处理方法进行了选择,比较了平滑、范围标度化、自标度化、一阶微分、二阶微分以及这几种预处理相互结合的六种方法,确定了以平滑、一阶微分,范围标度化作为国公酒近红外光谱的数据预处理方法,采用组合的间隔偏最小二乘法筛选出有效波段8 211～8 312cm-1及9 712～9 808 cm-1.应用最小二乘支持向量机建立模型,所建模型的交叉验证误差均方根为0.000 1,预测误筹均方根为0.004,预测集的相对偏差小于5%.与组合的间隔偏最小二乘法、径向基-人工神经网络和支持向量机进行了比较.该方法快速、无损且可靠,可作为国公酒中橙皮苷含量快速测定的手段.     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性，以贮藏时间为外扰，研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先，获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱，经过标准正态变量变换(SNV)处理后，基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后，依据TVB-N实测值，从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0，36，72，108，144，180，216，252，288和324 h)，利用一阶导数对光谱进行预处理后，根据不同样本之间的光谱差异，选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱，从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长，并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型，模型效果有所改善，预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8，误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的，该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量，这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

氯化钠近红外光谱检测技术研究

氯化钠(NaCl)近红外光谱分析在生物医学上有着重要的意义。钠离子(Na+)是人体血液中电解质的主要成分,而电解质有助于维持身体的酸碱平衡。采用近红外光谱技术测量氯化钠浓度,在分析钠离子近红外光谱检测机理的基础上,选定波长建立了NaCl浓度线性回归预测模型,同时为了减小温度对水吸收的扰动,使用选定光谱区建立偏最小二乘(PLS)非线性回归模型。结果表明所建立的非线性校正模型决定系数(R2)=99.82%,交叉验证均方误差(RMSECV)=14.5,剩余预测偏差(RPD)=23.7。完全满足日常生化检测精度要求,该技术可以应用于医院实验室钠离子浓度定量分析。     

近红外光谱技术结合特征变量筛选快速检测绿茶滋味品质

茶汤滋味是茶叶品质的核心,该研究利用近红外光谱技术快速榆测绿茶滋味品质.试验以滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质检测的标准方法,试验得到的滋味总得分值作为近红外光谱预测模型的参考测量值.在模型建立过程中,首先利用联合区间偏最小二乘法(sipLS)筛选特征子区间;然后,用遗传算法(GA)在特征子区间内优选特征变量.最优模型在...     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数Rc、预测相关系数Rv、定标标准差SEE、预测标准差SEP;蛋白质模型的校正相关系数Rc、预测相关系数Rv、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

siPLS-LASSO的近红外特征波长选择及其应用

近红外技术广泛应用于食品、药品等生产过程和产品质量检测，具有样品无需预处理、成本低、无破坏性、测定速度快等优点。但是，全光谱数据维数高、冗余信息多，直接应用于建模会导致模型复杂性高、稳定性差等问题。siPLS是最常见的光谱数据降维方法，但是难以处理光谱数据的共线性问题。LASSO是一种相对新的数据降维方法，但在小样本应用中具有不稳定性。针对siPLS和LASSO在近红外光谱数据应用中存在的问题，提出了基于siPLS-LASSO的近红外特征波长选择方法，并将其应用于秸秆饲料蛋白固态发酵过程pH值监测。该方法首先采用siPLS算法，实现对光谱波长最佳联合子区间的优选；然后，对优选联合子区间使用LASSO算法进行特征波长选择，在此基础上建立PLS校正模型。同时，将siPLS-LASSO方法与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明：建立在siPLS-LASSO方法优选33个特征波长基础上的PLS模型预测结果更好，其预测方差(RMSEP)和相关系数(R_p)分别为0.071 1和0.980 8；所提siPLS-LASSO方法有效选取了特征波长，提高了模型预测性能。