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相似文献
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1.
尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究   总被引:10,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   

2.
哈密瓜坚实度的高光谱无损检测技术   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出利用高光谱对哈密瓜坚实度进行检测的方法,对比分析了不同波段范围、不同预处理法、不同光程校正法和不同定量校正算法对哈密瓜坚实度预测模型准确度的影响.实验结果表明,在500~820 nm波段光谱区域,采用偏最小二乘法对经过标准正则变换校正的一阶微分处理的光谱建模效果较优,其校正集相关系数为0.873,校正均方根误差为4.18N,预测集相关系数为0.646,预测均方根误差为6.40N.研究表明,应用高光谱对哈密瓜坚实度的无损检测研究具有可行性.  相似文献   

3.
近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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(350~1800nm),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0.8517,预测样本均方根误差为0.8793。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。  相似文献   

4.
应用多种近红外建模方法分析梨的坚实度   总被引:5,自引:2,他引:3  
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.  相似文献   

5.
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:4,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   

6.
植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合,因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。  相似文献   

7.
可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究   总被引:6,自引:3,他引:3  
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Savitsk-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.  相似文献   

8.
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   

9.
SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
可溶性固形物(SSC)是一种综合参数,主要包括糖、酸、纤维素、矿物质等成分,对评价果实成熟度和品质具有重要意义,影响果实口感、风味及货架期。西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义,有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中,近红外漫透射的方式所需光源的能量大,同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响;采用近红外漫反射方式的研究较少,但漫反射采集所需的能量小,有助于实现仪器小型便携化,成本低,同时避免透射引起的水果品质变化。以小型西瓜为研究对象,利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、瓜脐、赤道部位的近红外反射光谱,在976,1 186和1 453 nm附近有明显的吸收,利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分,以可溶性固形物含量为y变量,光谱为x变量,利用两种变量同时计算样品间距离,以保证最大程度表征样本分布,有效地覆盖多维向量空间,增加样本间的差异性和代表性,提高模型稳定性。将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集,校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围,且变异系数均小于9%,样品集划分合理,有助于建立稳健可靠的预测模型。其次,对比分析西瓜瓜梗、瓜脐、赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度,结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高,预测效果较好,预测集相关系数为0.629,预测集均方根误差为0.49%。对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题,一方面与光谱的采集方式有关,另一方面与西瓜的产地、品种、成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。最后,为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度,采用光谱预处理方法进行优化,结果得出经标准归一化预处理后,建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳,预测集相关系数为0.864,预测集均方根误差为0.33%,模型相关性较好,预测精度得到了很大提升。研究结果表明,近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量,为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。  相似文献   

10.
在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测.文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性.文章将数字傅里叶滤波预处理方法应用于葡萄糖水溶液的温度实验,实验1和实验2分别在恒温25 ℃和恒温30 ℃进行光谱测量;实验3在未控温的室内环境下进行光谱测量.采用实验1和实验2的样品作为训练集进行模型训练和优化,模型建立完毕之后,采用实验3的样品作为验证集进行模型预测能力评价.结果表明,如果训练集样品未经过预处理而直接建立偏最小二乘(PLS)多元校正模型,则验证集样品均方根预测误差(RMSEP)为664.47 mg·dL-1.而训练集和验证集样品经过傅里叶滤波预处理之后分别进行PLS建模和预测,验证集样品均方根预测误差(RMSEP)降低为58.43 mg·dL-1,样品预测值与参考值的相关性也得到提高.可见,采用数字傅里叶滤波预处理方法可以提高多元校正模型的稳健性.  相似文献   

11.
应用近红外漫反射光谱定量分析技术对两个产地三个品种枇杷的可溶性固形物进行无损检测试验研究.通过分析,发现在波长1 400~1 500 nm和1 900~2 000 nm两段范围,样品的可溶性固形物与光谱吸光度之间的相关系数较高;用偏最小二乘回归PLSR、逐步多元线性回归SMLR和主成分回归PCR三种方法分别建立这两个波段和全波段范围的模型,全波段的PLSR模型的效果较优.研究发现一阶和二阶微分光谱建立的模型均不如原始光谱建立的模型效果好.最终建立三个品种枇杷样品的原始光谱在全波段范围经17点平滑后的PLSR模型,模型的校正集和预测集的相关系数分别为0.96和0.95.研究表明近红外光谱检测技术可用于枇杷可溶性固形物含量的定量分析.  相似文献   

12.
大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究   总被引:14,自引:4,他引:10  
该研究应用近红外(near infrare,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.  相似文献   

13.
叶绿素含最足植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂.实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一.文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法.采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500~900 nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测.预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1 SPAD.实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损榆测植物叶绿素含量具有重要的指导意义.  相似文献   

14.
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   

15.
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   

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