可见光光谱检测赣南脐橙糖度的研究

利用透射光谱测定法获取赣南脐橙的可见光光谱(400～800 nm),采用多种校正算法,选取不同的波段范围对透射光谱进行有效信息提取和分析,对比研究了不同因子数时不同校正方法进行糖度快速检测的影响,确定了最佳参比、最佳的波段范围、最佳光谱处理方法和用于快速检测分析的最佳校正方法.实验结果表明:偏最小二乘法校正模型的预测精度在450～770 nm波段范围内,因子数为7时其糖度的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.857,预测标准偏差为0.562.     

近红外光谱定量分析技术在枇杷可溶性固形物无损检测中的应用

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.     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

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.     

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。     

苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

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。     

近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究

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。     

SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测

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。     

苹果可溶性固形物便携式检测实验研究

为实现苹果可溶性固形物的便携式快速检测,搭建了以STS光谱仪和自制样品杯作为光谱检测装置的苹果可溶性固形物便携式检测平台。采用自行设计的检测平台采集了苹果的近红外漫反射光谱,对比分析了不同的光照角度、光源与探头距离对光谱响应特性的影响,建立了苹果可溶性固形物偏最小二乘模型(PLS)和最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),采用连续投影算法及主成分分分析法对最小二乘支持向量机模型进行了优化,并对比分析了两种检测模型的优劣。其中当光源距探头距离为15mm光源角度为45°时,结合偏最小二乘法建立苹果的可溶性固形物定量检测模型精度最高。模型的预测集相关系数为0.924,预测均方根误差为0.334%。实验结果表明,采用四周照射、底部接收并结合避光圈的这种结构布置能够有效的克服杂散光现象并且提高了光谱中的有效信息。研究可为快速、便携的苹果可溶性固形物检测仪器的设计提供参考依据和理论支撑。     

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.     

水果表面农药污染的可见／近红外光谱识别法

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。     

果皮对脐橙可溶性固形物可见/近红外检测精度的影响

利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测，探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000 nm波段的可见/近红外光谱，并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较，并提取前20个主成分进行多元方差分析；应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型，对预测模型性能进行比较，并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。结果表明，在5%置信水平下，果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.888，0.456%和0.944，0.324%。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

基于高光谱漫透射成像可视化检测脐橙可溶性固形物

厚皮类瓜果内部品质的无损检测是目前水果产业的检测技术瓶颈。本文采用高光谱漫透射技术对脐橙可溶性固形物(SSC)含量进行可视化分析研究。通过基线校正(Baseline)预处理结合连续投影算法(SPA)优选9个特征波长,建立SSC偏最小二乘回归(PLSR)模型,校正集相关系数r_(cal)为0.891,校正集均方根误差RSMEC为0.612°Brix,预测集相关系数r_(pre)为0.889,预测集均方根误差RMSEP为0.630°Brix。最后,计算各个像素点的SSC值结合图像处理技术得出SSC的可视化分布图,直观判断脐橙SSC含量高低。     

尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究

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.     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物（SSC）和可滴定总酸（TA）含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化（SNV）、最大-最小归一化、多元散射校正（MSC）、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法（PLS）和主成分分析结合反向传播人工神经网络（BP-ANN）建立李果实SSC、TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数（R_c）为0.914 4,预测相关系数（R_p）为0.878 5,校正均方根误差（RMSEC）为0.91,预测均方根误差（RMSEP）为1.00。经一阶微分结合SNV和9点平滑的方法预处理后,TA的PLS模型效果最佳,R_c,R_p,RMSEC,RMSEP分别为0.860 3,0.819 6,0.80和0.86。提取了李果实SSC和TA光谱数据的主成分,并基于前10个主成分得分建立了李果实SSC和TA最佳BP-ANN定量分析模型,其R_c,R_p,RMSEC和RMSEP分别为0.976 7,0.889 7,0.75和0.99;TA的BP-ANN模型的相应参数值依次为0.974 3,0.897 7,0.62和0.83,与采用PLS算法建立的定量模型相比较,BP-ANN模型具有较高的R_c,R_p和较低的RMSEC,RMSEP,因此BP-ANN模型对SSC和TA指标的定量分析结果更佳。     

基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

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.