高光谱反射率的滨海地区土壤全磷含量反演

反射光谱在近年来广泛应用于土壤属性的估算。作为一种有效估算土壤全磷含量的手段,反射光谱技术可以很大程度上减少传统化学测量方法所损耗的人力物力。以江苏滨海土壤为研究对象,在30个采样点采集了共147个土样,测量土壤样品光谱反射率及全磷含量。利用原始光谱反射率数据及6种不同的光谱变换结果,通过随机抽样（RS）、KS、SPXY三种样本集划分方法,基于偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）方法分别建立土壤全磷含量的估算模型,对比分析了三种样本集划分方法对估算结果精度的影响。结果表明：（1）以原始光谱反射率为数据,PLSR模型,RS方法在多数情况下可以获得较为稳定的模型精度,明显优于KS和SPXY方法;在SVM模型中,采用SPXY方法获得的模型结果最优,KS次之,RS结果最差。（2）不同的样本集划分方法所合适的光谱变换方法不同,对于三种划分样本集方法,PLSR和SVM对应的最优光谱变换分别是对数的倒数和一阶导数（KS方法）,原始光谱和一阶导数（RS方法）,一阶导数和多元散射校正（SPXY方法）。其中采用KS方法划分样本集,PLSR和SVM均能获得最佳的预测结果。并非所有光谱变换方法都可以提高模型精度,部分光谱变换后PLSR模型预测精度显著降低;（3）在所有的样本集划分方法中,SVM的建模效果优于PLSR,采用RS方法划分样本集,PLSR的预测精度高于SVM,而采用KS和SPXY方法划分样本集,SVM的预测精度整体高于PLSR。综上所述,本研究区域估算土壤全磷含量的最佳模型是基于KS样本集划分方法和一阶导数光谱变换建立的SVM模型,此时拟合优度（R2_p）为0.82。结果表明反射光谱可以对滨海地区的土壤全磷含量进行有效预测,对土壤磷元素的高效快速反演具有一定的指导意义。     

近红外光谱的河蟹新鲜度快速检测研究

河蟹的新鲜度是大多数消费者在购买时所考虑的最重要的因素,挥发性盐基氮(TVB-N)是当前国际通用的评价肉类新鲜度的指标,但其检测工序繁琐、耗费时间长,无法满足当前市场对河蟹新鲜度评价的迫切需求。因此,建立一种快速检测河蟹新鲜度的方法是当前急需解决的一大难题。将购于水产市场的河蟹,采用聚乙烯充氧袋快速运至实验室,样本数共126只。在洁净的工作台上处理后,将螃蟹分为42个实验样品,每个样品3只鲜活螃蟹;42个实验样品放在低温4℃的恒温生化培养箱中贮藏,每天从培养箱中按时取出6个螃蟹样品进行光谱数据采集及新鲜度指标TVB-N的测定,历时7 d。采用近红外光谱(NIRS)对贮藏在不同时间下的河蟹新鲜度进行评价,使用挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价河蟹新鲜度的指标,首先通过比较经五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法、 kennard-stone(KS)算法、光谱-理化值共生距离(SPXY)算法三种样本划分方法处理后所建模型的预测效果确定最优样本划分方法,最终采用五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法对样本进行划分。其中的32个样品被划分为训练集进行模型构建,其余的10个样品被划分为测试集用于模型检验。然后在经过五折交叉验证法对样本进行划分的基础上,分别采用小波变换(WT)、 Savitzky-Golay平滑、一阶导数法(Db1)、二阶导数法(Db2)这4种单一算法以及小波变换(WT)与Savitzky-Golay平滑相结合的算法进行预处理,通过比较预处理后所建模型的预测效果,确定了小波变换(WT)预处理为最优光谱预处理方法,从而消除了光谱中的无用信息并提高了信噪比。再次,在WT预处理的基础上,分别采用主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)算法提取光谱特征波段,通过建模比较确定主成分分析(PCA)法为最优波长选择方法,以所选的16个特征波长作为模型的输入,不仅提高了模型的运行速度还可以提高模型的稳定性。最后,在经过PCA特征提取后,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)算法和多元线性回归(MLR)算法构建TVB-N定量预测模型,通过比较两种模型的预测效果,确定了偏最小二乘回归(PLSR)模型为最优建模方法,最终确定的最优模型为基于WT-PCA-PLSR建立的模型,模型预测决定系数R^2为0.89,预测均方根误差RMSEP为3.00。综上所述,所建立的预测模型具有较高的精度,可以实现对河蟹新鲜度的快速检测,具有较好的市场应用前景。     

灵武长枣VC含量的高光谱快速检测研究

采用可见-近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法检测灵武长枣维生素C(VC)含量，探究一种全新的水果内部成分的快速无损检测方法。采用高效液相色谱法(HPLC)测得长枣的VC含量化学值，可见-近红外高光谱成像系统采集164个灵武长枣400～1 000 nm的高光谱图像，利用ENVI4.8软件提取图像的感兴趣区域(region of interest，ROI)，计算其平均光谱，获得光谱值，将化学值与光谱值通过The UnsecramblerX 10.4软件建立模型。利用蒙特卡洛交叉验证法剔除异常值，采用光谱理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY)进行样本划分以提高模型的预测性能；对光谱采用移动平滑(moving average)、中值滤波(median filter)、归一化(normalize)、基线校准(baseline)、多元散射校正(multiple scattering correction，MSC)、去趋势(detrending)和标准正态变量变换(standard normal variate，SNV)等7种方法进行预处理；为进一步减少数据量，降低维度，提高运算速度，使用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、无信息变量消除算法(uninformative variable elimination ，UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm，SPA)提取特征波长，以期实现以少数波段代替全波段；将全波段光谱(full spectrum，FS)以及CARS, UVE和SPA三种方法提取的特征波长分别建立偏最小二乘(partial least squares wavelength regression，PLSR)和支持向量机(support vector machine，SVM)模型，从而确定最优的建模模型。利用蒙特卡洛交叉验证法共剔除7个异常样本，采用SPXY法将剔除异常样本后的157个数据区分为校正集和预测集，校正集中样本个数为117，预测集中样本个数为40。将未经光谱预处理的建模结果与分别经过七种光谱预处理的建模结果相比，选择未经光谱预处理的数据进行后续分析；将未经光谱预处理的光谱值采用CARS，UVE，SPA方法进行提取特征波长，CARS共优选出406，415，487，631，636，655，660，665，670，684，689，694，723，732，747和881 nm下的光谱变量16个，利用CARS提取出的特征波长占总波长的12.8%；UVE共优选出406，415，627，631，636，651，655，660，665，670，675，679，684，689，694，699，703，708，742，747，751，756，761，766，771，775，780，785，790，795，919和924 nm下的32个特征波长，利用UVE提取出的特征波长占总波长的25.6%；SPA共优选出401，665，684 nm三个特征波长，利用SPA提取出的特征波长占总波长的2.4%。将全波段光谱与提取出的特征波长建立PLSR模型和SVM模型，对比模型结果显示UVE-SVM模型最优，其R2_c为0.847 1，R2_p为0.714 9，说明UVE有效地对光谱进行降维，简化了数据处理过程。本研究对高光谱成像技术在水果领域的应用进行了有益探索，探究了一种全新的灵武长枣VC含量的无损检测方法，相应建立的可见-近红外高光谱模型为其他水果成分的快速检测提供了理论基础。     

高光谱图谱融合检测羊肉中饱和脂肪酸含量

为探究高光谱成像(400~1000 nm)对羊肉中饱和脂肪酸(SFA)含量检测的可行性,提出一种基于特征光谱信息和图像纹理特征融合的SFA含量预测模型,实现对羊肉中SFA含量的快速检测及分布可视化。利用分段阈值法构建掩膜图像,获取羊肉样本感兴趣区域(ROI),结合SPXY法对样本集进行划分并对相关光谱信息进行预处理,分别采用连续投影算法(SPA)、变量组合集群分析法(VCPA)和β权重系数法提取特征光谱;通过获取羊肉样本主成分图像,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法提取图像纹理信息;分别对特征光谱、图像信息及图谱融合信息建立的偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型进行对比分析。利用5种不同对原始光谱数据进行预处理,经SNV法预处理后的光谱其校正集与预测集相关系数分别为0.921和0.875,较原始光谱分别增加了0.001和0.04,均方根误差模型分别为0.244和0.268,较原始光谱模型分别减少了0.003和0.06;对SNV法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,SPA法、VCPA法及β权重系数法分别提取出12,10和9个特征波长;获取羊肉样本的前5个主成分图像,选择所含信息量最多的第一主成分图像进行纹理特征提取,依次提取0,45°,90°和135°方向下的能量、熵、同质性和相关性共4个主要纹理特征。利用SPA法提取的特征波长建立的PLSR与LS-SVM模型性能较好,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.8849和0.8807,均方根误差分别为0.3001和0.2606;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.8987和0.8926,均方根误差分别为0.2767和0.2476;图谱信息融合模型中,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.9071和0.9078,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.03,均方根误差分别为0.3269和0.2992,较特征光谱模型分别增加了0.03和0.04;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.9206和0.8946,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.002,均方根误差分别为0.2519和0.2458,较特征光谱模型分别减少了0.02和0.002。光谱预处理中经SNV法处理后的光谱所建模型性能优于其他预处理方法;采用SPA法提取的12个特征波长简化了光谱模型,提高了模型性能,特征光谱建模的最优方法为SPA-LS-SVM;图谱信息融合模型较特征光谱模型,模型相关系数增加较少,表明图像纹理信息虽携带了部分有效信息,但这些信息与羊肉中SFA含量之间的相关性有待进一步研究。基于图谱信息融合模型的预测性能最优,其次为光谱信息模型。择优选取SPA-PLSR模型计算羊肉样本中每个像素点的SFA含量,利用伪彩色图直观表示了羊肉样本中SFA的含量分布。实现对羊肉样本SFA含量的无损检测及分布可视化表达。     

不同贮藏温度下滩羊肉pH值的近红外高光谱动力学模型建立

为了比较4℃、15℃两种贮藏温度下滩羊肉pH值的变化,优选出滩羊肉贮藏期间的最优模型,采用pH酸度计测量样本pH值,建立两种贮藏温度下传统动力学的零级和一级模型;应用近红外(900～1 700 nm)高光谱成像采集两种贮藏温度下滩羊肉的光谱数据,剔除异常值后进行光谱预处理;使用连续投影算法(SPA)提取特征波长,建立全波段和特征波长的偏最小二乘(PLSR)预测模型;对比分析得到的最优光谱模型与动力学模型相结合,确定滩羊肉光谱动力学模型。结果表明,4℃和15℃的传统动力学模型的相关系数分别为0.502和0.912;4℃下原始光谱经PLSR建模后效果最优,相关系数R_c为0.821,R_p为0.863,15℃经SG-S(3,7)+De-trending(4)预处理后经PLSR建模效果最优,相关系数R_c为0.876,R_p为0.819。因此,高光谱结合传统动力学的模型检测羊肉pH值的方法是可行的,该模型可以预测15℃下滩羊肉的贮藏期。     

基于高光谱多参数的冷鲜牛肉品质快速检测技术

为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、有不可逆破坏等问题,提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。以冷鲜牛肉品质作为研究对象,提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数：硬度、弹性、粘聚性、胶着度、咀嚼度、回复性。经参数精度比较,筛选出粘聚性、回复性作为建模参数。分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分,通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法,最终采用SPXY（sample set partitioning based on oint X-Y distance）算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。在经过SPXY算法样本划分的基础上,分别采用一阶微分（D1st）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）、二阶微分（D2st）对高光谱数据进行预处理,有效消除了光谱中的噪声,提高信噪比。使用连续投影法（SPA）提取光谱特征波长,有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点,使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。最后,分别采用偏最小二乘法（PLSR）和主成分回归法（PCR）构建冷鲜牛肉品质预测模型。以粘聚性为参数时,SNV-SPA-PLSR模型性能最优,模型预测相关系数为0.879 8;以回复性为参数时,D2st-SPA-PLSR模型精度最高,模型预测相关系数为0.880 6。实验结果表明,基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。     

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。     

灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶活性的高光谱研究

利用高光谱技术实现灰霉病早期胁迫下花椰菜多酚氧化酶(PPO)活性的快速无损检测。为了使预测效果更好,在900～1 700 nm光谱范围内采集253个健康花椰菜样本及257个染病花椰菜样本的光谱信息,并使用分光光度计法对样本中多酚氧化酶活性进行测定。对健康及染病花椰菜样本PPO活性均值进行分析,发现健康花椰菜PPO活性均值(10.257 U·g^-1)小于染病花椰菜PPO活性均值(12.324 U·g^-1)。利用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对样本进行校正集(健康样本193个,染病样本197个)和预测集(健康样本60个,染病样本60个)的划分,对划分后的样本集进行六种单一预处理(卷积平滑算法SG、去趋势算法DT、中值滤波MF、归一化处理NOR、标准正态变量变换SNV、基线校正Baseline)。利用相关系数(R)和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标,发现预处理能够有效提高模型的精度和稳定性,其中健康样本经NOR预处理后的预测集建模效果最好;染病样本经DT预处理后的预测集建模效果最好。采用连续投影算法(SPA)与回归系数法(RC)提取特征...     

基于深度信念网络与混合波长选择方法的蓝莓糖度近红外检测模型优化

利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法,运用深度信念网络（DBN）建立蓝莓糖度的通用检测模型,实现蓝莓糖度在线无损快速检测。采集了“蓝丰”和“瑞卡”共280个蓝莓样本的近红外光谱,采用手持折光仪测定其糖度;首先利用联合X-Y的异常样本识别方法（ODXY）检测到蓝丰和瑞卡蓝莓分别有2个和4个样本呈现异常,剔除该6个异常样本,对其余274个样本利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）以3∶1的比例划分出训练集和测试集;其次,对比分析卷积平滑（S-G平滑）、中心化、多元散射校正等预处理对蓝莓原始光谱的改善效果,运用SiPLS对光谱降维,筛选特征波段,利用CARS,UVE和SPA方法对特征波段进行二次筛选,以最优的特征波长建立DBN和偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明,蓝莓糖度近红外检测模型的最优预处理方法为S-G平滑,SiPLS方法挑选的蓝莓糖度最优波段为593~765和1 458~1 630 nm,UVE算法从SiPLS筛选的346个变量中优选出159个最佳波长。建立蓝莓糖度DBN模型时,分析了不同隐含层数对检测模型的影响,并以交互验证均方根误差（RMSECV）作为适应度函数,利用粒子群算法（PSO）对各隐含层神经元个数在[1,100]之间寻优,发现隐含层为3层且隐含层节点数为67-43-25时,DBN模型的RMSECV达到最小,为0.397 7。无论是以全光谱还是特征波长建模,蓝莓糖度近红外DBN模型均优于常规PLSR方法;尤其以UVE方法二次筛选的特征波长建立的模型大大减少了建模变量,且模型精度更高,蓝莓糖度最优的PLSR模型测试集相关系数（R_P）为0.887 5,均方根误差（RMSEP）为0.395 9,最优DBN模型R_P为0.954 2,RMSEP为0.310 5。研究表明,利用SiPLS-UVE进行特征提取,结合深度信念网络方法建立的蓝莓糖度检测模型可以更好地完成蓝莓糖度在线精准分析,该方法有望应用于蓝莓及其他果蔬内部品质检测。     

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12 000~4 000 cm-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱（NIRS）。首先运用SG、Normalize、SNV、MSC、Detrend、OSC、SG+1D、SG+Normalize、SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend_SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 6,预测集均方根误差RMSEP为1.195 3;经过Detrend_SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 9,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。考虑到经典PLSR无损预测模型精度的限制,在该研究中提出SOM-RBF神经网络无损预测模型。首先利用SOM网络对数据样本进行聚类,然后将得到的聚类类别数和聚类中心作为RBF网络的隐层节点个数和隐层节点数据中心,以此来优化RBF的结构参数。在建立的蛋白质SOM-RBF神经网络模型中,预测集相关系数R_p为0.866 6,预测集均方根误差RMSEP为1.038 5;建立的多糖SOM-RBF神经网络模型中,预测集相关系数R_p为0.868 1,预测集均方根误差RMSEP为1.799 4。比较PLSR和SOM-RBF两种模型对两种物质的预测结果,确定了SOM-RBF神经网络模型为最优建模方法,最终确定在蛋白质检测中,最优模型为基于SG+Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型,模型的预测集相关系数较PLSR高5.6%,预测集均方根误差较PLSR低0.156 8;在多糖检测中,确定的最优模型为基于Detrend_SPA_SOM-RBF建立的模型,模型的预测集相关系数较PLSR高5.72%,预测集均方根误差较PLSR低0.295 2。研究结果表明,运用NIR和SOM-RBF技术可以实现对兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,为今后快速无损检测兰州百合营养物质提供理论依据。     

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。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

基于可见/近红外透射光谱技术的红提糖度和含水率无损检测

本文研究基于可见/近红外透射光谱技术的红提糖度和含水率的无损检测方法。采集360个红提样本,并分别利用标准正态变量变换(Standard Normal Variable transformation,SNV)、SavitZky-Golay卷积平滑处理法(SavitZky-Golay,S_G)等光谱预处理方法处理后的数据建立PLSR模型,分别采用一次降维(GA、SPA、CARS、UVE)和二次降维组合(CARS-SPA、UVE-SPA、GA-SPA)7种数据降维方法对光谱进行特征变量提取,分别建立红提糖度和含水率的偏最小二乘回归算法(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)含量检测模型并对比分析模型的优劣。结果表明:红提糖度和含水率的最优PLSR模型波长提取方法为GA-SPAPLSR,最优模型的预测集相关系数分别为0.958、0.938;红提糖度和含水率的最优LSSVM模型波长提取方法分别为CARS-SPA-LSSVM、UVE-SPA-LSSVM,最优模型的预测集相关系数分别为0.969、0.942;LSSVM所建模型的效果好于PLSR所建模型,但模型的运算时间较长。研究结果表明:基于可见/近红外技术无损检测红提糖度和含水率的方法可行,两种最优检测模型的预测精度均较高,都能满足检测要求。在不同应用下,可酌情选择不同模型,PLSR所建最优模型的运算时间较短,适合在线快速检测;LSSVM的检测性能最佳,可更加准确地检测红提糖度和含水率。     

基于拉曼光谱的乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量分析研究

乙醇柴油作为清洁燃料是柴油很好的替代品,不同乙醇含量的乙醇柴油其粘度有差别,而乙醇的含量直接影响着柴油机燃烧性能。所以急需一种方法实现快速对乙醇柴油主要指标在线监测。对采集到的不同浓度的乙醇柴油的原始拉曼光谱数据使用Savitzkv-Golay平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、微分处理(1stD和2ndD)、标准正态变量校正(SNV)等四种方法以及他们的组合方法对光谱数据进行预处理后,分别建立了乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,比较不同的预处理方法发现,乙醇含量和粘度在S-G+2ndD预处理后所建立的PLSR模型效果最好,预测集R_p分别为0.930和0.918,RMSEP分别为1.237和0.034;S-G+1stD预处理后所建立的乙醇柴油密度PLSR模型结果最优,预测集R_p最大,为0.962,RMSEP最小,为0.14×10-2。将经过S-G+2ndD预处理后的光谱数据选用递归偏最小二乘算法(RPLS)、无信息变量消除(UVE)、正自适应加权算法(CRES)、连续投影算法(SPA)四种变量筛选方法以及将它们组合筛选得到的波长变量分别作为输入变量建立了PLSR模型,在使用SPA-CARS波长筛选方法所建立的乙醇柴油乙醇含量的预测模型效果最优,其预测集的R_p,RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。结果表明使用该方法可以很好的对乙醇柴油的密度、粘度以及乙醇含量等主要指标进行预测。     

基于可见近红外光谱技术的车蜡品牌无损鉴别方法研究

探讨了可见-近红外光谱技术快速无损识别不同品牌车蜡的可行性。实验一共获得104 样本,其中40个样本(建模集)用于建立模型,剩余64个样本(预测集)被用于独立验证建立好的模型。基于五种不同品牌车蜡的可见-近红外光谱分别建立了线性判别分析(linear Discriminant Analysis,LDA)和最小二乘支持向量机(least square-support vector machine, LS-SVM)模型。基于两个算法的全波段光谱模型的预测集正确率分别达到了84%和97%。进一步采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法从751波段中选取了7个特征波段(351, 365, 401, 441, 605, 926和980 nm)。基于SPA选择的变量建立LS-SVM模型,准确率依然保持在97%。说明SPA选择的特征波段包含了对于车蜡品牌鉴别最重要的光谱信息,而大多数无用信息则被有效剔除。将SPA与LS-SVM算法的车蜡识别模型在保证正确率的基础上,还可以大大降低模型计算复杂程度,说明该模型能快速准确的从车蜡可见-近红外光谱中提取有效信息,并实现车蜡品牌的无损鉴别。     

高光谱结合二维相关光谱检测灵武长枣中半纤维素的含量

利用高光谱成像技术与二维相关光谱（2D-COS）结合化学计量学检测灵武长枣半纤维素含量。采用定量瘀伤装置获得0,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级瘀伤长枣模型,通过高光谱和分光光度计分别获得样品高光谱图像和半纤维素含量。蒙特卡洛异常值检测法剔除异常样本后,分别用随机划分法（RS）,Kennard-Stone法（KS）、光谱-理化值共生距离法（SPXY）和3∶1比例法对样本集划分校正预测。采用基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）和标准化（Normalize）对长枣原始光谱预处理后建立偏最小二乘回归模型（PLSR）,优选最佳样本集划分及预处理方法。利用2D-COS将光谱信号扩展到第2维,在全光谱范围内寻找与半纤维素含量相关的敏感波段区间。采用竞争性自适应加权算法（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、变量组合集群分析法（VCPA）以及iVISSA+BOSS,iVISSA+CARS和iVISSA+VCPA方法在2D-COS敏感波段区间进行特征波长提取,并建立基于特征波长的PLSR模型。结果表明,样本集经3∶1划分和Baseline预处理后建立的基于全波段的PLSR模型最优,故最佳样本集划分方法为3∶1,预处理方法为Baseline,用于后续特征波长提取。通过2D-COS分析发现3个与半纤维素相关的自相关峰（401,641和752 nm）;在2D-COS敏感区域（401～752 nm范围内）,采用BOSS,CARS,iVISSA,VCPA,iVISS+BOSS,iVISS+CARS,iVISS+VCPA分别提取了14,26,39,12,15,22和11个对应的特征波长,占总波长的18.9%,35.1%,52.7%,16.2%,20.2%,29.7%和14.8%。对比2D-COS和特征波建立的PLSR模型,2D-COS+iVISSA-PLSR模型效果较好,其R2_C=0.747 9,R2_P=0.604 7,RMSEC=0.043 8,RMSEP=0.060 3。研究表明,利用高光谱成像技术结合2D-COS可实现灵武长枣半纤维素含量的快速检测。     

FTIR结合ELM对黑果腺肋花楸黄酮、多糖含量快速预测

黑果腺肋花楸是继蓝莓后的又一小浆果,因其黄酮含量高于蓝莓受到关注,已获进入新资源食品名单,并在饮料行业中使用。黑果腺肋花楸黄酮、多糖是其果汁及果渣中的主要生物活性成分,也是影响其品质的重要因素。以中红外光谱技术结合化学计量学方法对黑果腺肋花楸黄酮、多糖含量进行预测,为建立简便、快捷的黑果腺肋花楸产品质量检测方法提供基础。采集15个产区共750份黑果腺肋花楸红外光谱数据,测量每份样品黄酮、多糖含量,采用K-S样本划分法按4∶1的比例将样本划分为校正集和验证集,并对分组后的光谱信息进行多元散射校正(MSC)、标准正态化(SNV)、平滑(SG)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等光谱预处理,与原始光谱进行极限学习机(ELM)建模预测效果对比,确定最佳光谱预处理方法。采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)进行黑果腺肋花楸黄酮、多糖特征光谱波段选取,将2种方法选取的光谱数据结合偏最小二乘回归法(PLS)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)进行建模对比,选出预测效果最佳的算法模型。结果表明,7种光谱预处理方法中,MSC对原始光谱的处理效果最佳,在此处理下黄酮含量预...     

基于高光谱成像的牧草粗蛋白含量检测研究

粗蛋白（CP）是评价牧草营养价值和品质参数的关键指标。快速、准确地对牧草中粗蛋白含量进行评估在畜牧业生产研究中具有重要意义。为确定牧草粗蛋白含量的高光谱特征波段及最优检测模型,研究分别于2017年5月至9月间在黑龙江省杜尔伯特自治区的人工牧草场（羊草）内每月随机选取35个样本,5个月共采集175个样本。采样时在样本点处放置1 m×1 m的样方,将样方内所有牧草全部齐地面收割采集后称重并冷藏保存。将样本带回实验室后,立即进行牧草叶片高光谱图像采集,同时采用凯氏定氮法对采集的牧草样本进行粗蛋白化学值测定,以此建立牧草粗蛋白含量高光谱数据集。研究首先通过Savitzky-Golay卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）、变量标准化（SNV）、一阶导数（1-Der）和直接正交信号校正（DOSC）方法5种预处理方法对高光谱数据进行处理后分别建立偏最小二乘回归（PLSR）检测模型,从中确定最优预处理方法。利用最优预处理结果,分别采用连续投影算法（SPA）和随机蛙跳算法（RF）进行牧草粗蛋白含量的特征波段选择,并利用选择结果分别进一步建立PLSR模型,以此确定适合粗蛋白含量的特征波段选择方法,确定最优高光谱检测模型。结果表明,在五种高光谱预处理方法中,基于SNV方法预处理后所建立的高光谱PLSR模型表现最优（R2-P=0.929,RMSE-P=6.344 mg·g-1,RPD=4.204）。利用连续投影算法筛选的粗蛋白含量特征波长为30个,分布于530～700和940～1 000 nm范围内。经随机蛙跳算法确定的粗蛋白含量特征波段为6个,分别为826.544,827.285,828.766,971.012,972.494和973.235 nm。因此,该研究中牧草粗蛋白含量最优高光谱检测模型为SNV-RF-PLSR（R2-P=0.933,RMSE-P=6.034 mg·g-1,RPD=4.322）,模型精度较高。该研究结果为牧草粗蛋白含量的高光谱检测提供了最优模型和理论基础,同时为指导草业生产开拓了新的技术思路。     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。