可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究

对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(R_p)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的R_p分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明, 可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。     

基于卡尔曼滤波的近红外光谱特征波长变量优选方法

将经典的卡尔曼滤波器与近红外光谱分析技术相结合,提出了一种新的特征波长变量选择方法——卡尔曼滤波法。分析了卡尔曼滤波器用于波长优选的原理,设计了波长选择算法并将其应用到大豆油脂酸价的近红外光谱检测中。首先利用偏最小二乘法(PLS)对油脂不同吸收波段建模,初步筛选出4 472～5 000 cm-1油脂酸价特征波段共132个波长点,然后进一步利用卡尔曼滤波器进行特征波长选择,从中优选出22个特征波长变量建立PLS校正模型,预测集决定系数R2、预测误差均方根RMSEP分别为0.970 8和0.125 4,与利用132个波长点建立的校正模型预测结果相当,而波长变量数减少到原来的16.67%。该波长变量选择算法是一种确定性的迭代过程,无复杂的参数设置和变量选择的随机性,物理意义明确。优选出少数对模型影响较大的特征波长变量以代替全谱建模,在简化模型的同时提高了模型的稳健性,为开发专用油脂近红外光谱分析仪器提供了重要参考依据。     

基于激光近红外的稻米油掺伪定性-定量分析

该文主要研究激光近红外光谱分析技术结合化学计量学方法对稻米油掺伪进行定性-定量分析。分别将大豆油、玉米油、菜籽油、餐饮废弃油掺入稻米油中,按照不同质量比配置189个掺伪油样,利用激光近红外光谱仪采集光谱;对采集的稻米油掺伪图谱数据进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正 (OSC)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV_DT)三种不同预处理并与原始数据进行比较。采用连续投影算法(SPA)对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类(SVC)方法建立稻米油掺伪样品的定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。另采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和SPA对预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别应用偏最小二乘法(PLS)和支持向量机回归(SVR)建立掺伪油含量的定量校正模型,并选用网格搜索算法对SVR模型参数组合(C,g)进行寻优,建立最优参数模型。研究表明,建立的SVC模型预测集和校正集的准确率分别达到了95%和100%;对比SVR和PLS方法建立的数学模型对稻米油中掺杂油脂的含量的预测,两种方法均能够实现含量预测,SVR模型的预测能力更好,相关系数R高于0.99,均方根误差(MSE)低于5.55×10-4,预测精度高。结果表明,采用激光近红外光谱分析技术可以实现稻米油掺伪的定性-定量分析,同时为其他油脂的掺伪分析提供了方法。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析

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。     

高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量

通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000～2 500 nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA) 、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARS-PLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495 nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496 nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

奥林达夏橙叶片锌含量可见近红外光谱监测模型研究

以奥林达夏橙叶片粉末干样为对象,利用化学分析与可见近红外光谱技术相结合的方法,通过样品原始光谱的二阶微分及消噪(Noise)处理,运用偏最小二乘法(PLS)与交叉验证方法建立的Zn含量数学模型,其中使用Zn含量特征光谱400～500nm和1201～1300nm的组合波段建模,具有较好的预测能力,校正建模和预测模型的相关系数分别为0.9975和0.9920,交互验证预测均方根误差为0.5868。因此,利用可见近红外光谱技术,运用PLS及交叉验证方法,建立叶片Zn含量与特征波段的光谱校正模型,能快速定量检测柑桔叶片Zn含量。     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

基于遗传算法的苹果糖度近红外光谱分析

遗传算法(GA)应用在偏最小二乘法(PLS)校正模型的波段优化选择中具有显著的效果。将遗传算法用于波段选择, 能更快达到最优解, 有效提高测量精度,减少建模所用变量。文章研究了在近红外苹果糖度无损检测中,遗传算法作为模块进行波段选择,建立了GA-PLS模型;为了说明遗传算法优选波段可行性,另外建立了全谱和经验谱区的PLS定量模型,并评价了模型的稳健性。首先对傅里叶变换近红外光谱进行多元散射校正、Savitky-Golay卷积平滑后,用遗传算法优选波段(R-SGA),参与建模数据点从原始1 550减少到434个。然后采用一阶导数光谱建立GA-PLS模型,相比全谱PLS(1 550个数据点)和经验谱区PLS(717个数据点)模型具有更高的预测精度,其建模结果为R_C=0.966,RMSEC=0.469,R_P=0.954,RMSEP=0.797。结果表明, 遗传算法可用于PLS法建立苹果糖度校正模型前的数据优化筛选, 有效提高测量精度, 并减少建模变量。     

激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28~481.77 nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘(PLS)回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054 mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

基于Kalman滤波与DBN的油脂中TFAs含量近红外光谱分析

针对油脂脱臭过程中的反式脂肪酸（TFAs）含量控制问题,提出一种基于近红外光谱分析的油脂中TFAs含量快速检测方法。制备含不同TFAs的大豆油脂样本100个,利用气相色谱(GC)法精确测定其TFAs含量,扫描样本近红外光谱,然后利用不同方法对光谱数据进行降噪处理,发现多元散射校正的去噪效果最佳。为了探讨TFAs在近红外区域的吸收特性,采用多种iPLS方法对比分析,筛选出7 258～7 443/6 502～6 691/6 120～6 309 cm-1 TFAs的特征波段,再利用Kalman滤波算法进行特征波长变量的选择,优选出27个TFAs的特征波长变量;采用深度信念网络（DBN）建立校正模型,通过多次对比发现,当隐含层层数为3并且隐含层节点数为50-35-90时,DBN模型性能最佳。最后将DBN模型与PLS方法建立的反式脂肪酸含量回归模型进行对比分析,结果表明：对降噪后的全谱进行建模,DBN模型的预测效果优于PLS,DBN模型预测集R2为0.879 4、RMSEP为0.060 3、RSD为2.18％;对筛选出的特征波段建模,PLS模型的预测效果优于DBN模型;对优选出来的27个特征波长变量建模,DBN的预测效果较好,R2为0.958 4、RMSEP为0.035 0、RSD为1.31％,说明DBN模型的泛化能力更好,并且利用少量的波长变量就能达到较好的预测效果,能够满足实际检测需求,为实现油脂加工过程中TFAs含量的在线检测和调控,生产低/零TFAs油脂产品提供技术支撑。     

利用高光谱近红外波段的腊肠品质分级研究

高光谱图像作为一种快速无损的分析技术在食品行业中得到广泛应用。腊肠(sausage)是一个非常古老的食物生产和肉食保存技术,中国的腊肠有着悠久的历史。我国商业行业标准SB/T10003-92按腊肠的理化特征,将腊肠分为优级,一级,二级。针对腊肠在近红外(NIR)波段的高光谱信息,采用连续投影算法(SPA)进行特征波段的提取,分别建立了腊肠等级判别模型PLSR(基于全波段的模型)与SPA-MLR(基于特征波段的模型)。其中,基于特征波长的SPA-MLR模型的预测决定系数达到0.929,判别正确率100%。表明采用高光谱图像的近红外波谱信息能够实现腊肠品质的快速、无损分析。     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。     

可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800 nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770 ,870~1 770 nm和多元散射校正(MSC)、标准归一化处理(SNV)和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机(LSSVM)。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。     

近红外光谱(NIRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究

湖泊沉积物保存了湖泊环境演化的重要信息,但目前还没有建立起快速、准确的湖泊沉积物营养组分组合分析方法。该文利用近红外光谱(NIRS)技术,采用一阶导数、小波滤噪、正交信号校正、小波滤噪+正交信号校正、一阶导数+正交信号校正、正交信号校正+小波压缩6种光谱预处理技术和偏最小二乘(PLS)法相结合在国内建立了NIR光谱测定湖泊沉积物柱芯样品中总碳(TC),总氨(TN),总有机碳(TOC)和总磷(TP)的校正模型,结果表明虽然NIR光谱校正模型对TOC的预测效果不理想,但一阶导数+正交信号校正光谱校正模型对TC和TN,正交信号校正光谱校正模型对TP的预测效果较好,预测相关系数分别为0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),预测误差(RMSEP)分别为0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP)。该研究对于推动我国湖泊沉积物的光谱学特性研究具有重要意义。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析。结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PLS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型)。研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据。     

近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

应用GA-DOSC算法消除果皮影响近红外漫反射光谱分析苹果硬度的研究

通过偏最小二乘法(PLS)分别建立去皮前后苹果硬度的近红外回归模型.采用光谱附加散射校正(MSC)、微分处理(Derivative)、直接正交信号校正(DOSC)等预处理方法和基于遗传算法(GA)的有效波段选择方法来消除果皮对模型精度的影响.结果表明,苹果果皮对近红外光谱分析模型的预测能力有很大影响,但仅通过常规的光谱预处理方法(MSC、Derivative)很难有效消除.文章提出的遗传算法结合直接正交信号校正(GA-DOSC)方法能有效消除果皮的影响,不但使所建模型的波长点和最佳主因子数分别由1480和5降到36和1;其相关系数r由0.753提高到0.805,更重要的是模型的预测相对误差RSDp从16.71%显著下降到12.89%,并接近采用苹果果肉建模的预测性能(12.36%),达到了对苹果硬度的近红外无损检测要求.