正常、缺素和黄龙病柑桔叶片高光谱成像快速诊断

应用高光谱成像技术,结合峰值比判别法和偏最小二乘判别法,探讨快速无损诊断正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的可行性。在374.28~1 016.89nm可见近红外光谱范围内,采集了正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的高光谱数据。以主叶脉为轴线,两侧各选一个长约60像素、宽约30像素的椭圆形感兴趣区域。提取两个感兴趣区域的平均反射率光谱,经相关分析,筛选出502.79和374.28nm一对特征波长,建立了正常叶片的峰值比判别模型,模型误判率为1.7%,但该模型无法区分缺素和黄龙病叶片。采用二阶导数结合平滑光谱预处理方法,处理反射率光谱,建立了缺素和黄龙病叶片偏最小二乘判别模型。采用留一法交互验证确定最佳主成分因子数为17,建模相关系数为0.96,建模标准差为0.13,模型对两类叶片分类正确率都达到了100%。在此基础上,提出了峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型相结合的不同类别叶片二步快速诊断法。采用未参与建模的正常、缺素和黄龙病叶片各10片,评价模型的分类能力,模型分类正确率达到了96.7%。实验结果表明:应用高光谱成像技术,结合由峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型构成的二步判别法,快速识别正常、缺素和黄龙病柑桔叶片是可行的。     

基于共焦显微拉曼的柑橘黄龙病无损检测研究

黄龙病危害柑橘果树日益严重,对柑橘黄龙病进行快速检测研究具有重大意义。采用拉曼光谱技术,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法探讨快速诊断柑橘黄龙病及病情类别的可行性。获取柑橘叶片拉曼光谱并进行普通PCR鉴别分为轻度、中度、重度、缺素和正常5类。在715～1 639.5 cm-1范围内采用一阶导,基线校正(Baseline)和多项式拟合三种方法扣除光谱背景,突显叶片拉曼光谱特征峰。多项式拟合方法分别进行了2次,3次和4次拟合,与一阶导和基线校正两种扣除背景方法进行比较,结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立判别模型。经比较发现,多项式拟合方法扣除光谱背景效果均好于另外两种方法,其中用2次多项式拟合的PLS-DA模型的效果最好,预测相关系数(R_P)为0.98,预测均方根误差(RMSEP)为0.67,总误判率最小为0。基线校正扣除光谱背景的LS-SVM模型效果最差,总误判率最大为40%。研究结果表明,利用拉曼光谱技术对柑橘黄龙病进行快速识别研究具有一定的可行性,为柑橘黄龙病无损检测研究提供一种新途径。     

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。     

柑桔黄龙病的可见-近红外光谱特征

柑桔黄龙病是一种以木虱为载体的细菌病原,目前还没有行之有效的治疗方法,对世界柑桔产业构成了严重的威胁。探索快速检测柑桔黄龙病的方法,对该病的诊断、评估及进一步的控制都具有重要意义。该研究采用了快速、无损的光谱方法对该病害特征进行初步探索。实验针对健康及染病植株的叶片及冠层,分别在实验室条件及田间环境下测量了其可见-近红外光谱反射率,以分析寻找二者的光谱差异。对原始光谱数据进行了平滑、聚类平均等预处理,并求取了一阶微分以确定其红边位置(red edge position, REP)。为了应对一阶微分在REP处的多个波峰现象,采用了线性外插值法及拉格朗日插值法量化REP。研究结果显示,健康及染病样本的反射率在可见光、近红外具有明显的差异。相比于健康样本,染病样本因其呈现的黄化现象,使其反射率在可见光区较高;又因黄龙病菌会明显阻碍叶片对水分的吸收而使其反射率在近红外较低。REP同样显示了潜在的区分能力,其明显随着染病程度的加深逐渐向红波段移动。在染病程度差异较大的数据集中,REP平均值相差达20 nm;而在染病程度差异较小的数据集中,阈值分割法的分类精度也高达90%以上,且线性外插值法的分类精度略高于拉格朗日插值法。本研究成果为利用光谱技术快速无损检测柑桔黄龙病提供了可靠的理论依据。     

基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究

针对目前农业种植选种应用对于带稃壳水稻种子活力分级检测的迫切需求,以及现有通用的糙米检测技术存在的问题,本文提出一种基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力透射光谱检测方法。首先,设计了种子活力近红外吸收光谱检测系统,测量了3种不同年份的带稃壳的水稻种子的近红外吸收光谱,结果显示,水稻种子的活力梯度与近红外吸收光谱的特征吸收峰值相关。然后,采用归一化、二阶导数校正法和正交信号校正相结合优化了种子光谱的预处理算法。最后,建立主成分分析(PCA)模型,对光谱进行降维,确定最佳主成分数目,应用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立了水稻种子活力分析鉴别模型。分析结果表明,本文设计的透射式吸收光谱检测系统结合PLS-DA判别模型可对不同活力的水稻种子进行分类,校正集和验证集的准确率分别为94.44%和95.92%,筛选后水稻种子的发芽率可达97.17%。研究结果表明,本文提出的基于近红外光谱信息实现水稻种子活力无损分级的方法可行,且具有较高的预测精度。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

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.     

近红外光谱定量分析土壤全氮含量预处理方法探讨

提高土壤全氮含量检测的精确性对于精准农业具有非常重要的意义。本文基于近红外光谱技术,对光谱数据预处理方法进行研究。以土壤全氮含量为检测对象,采用平滑+一阶导数、基线校正+归一化、一阶导数+归一化等方法对采集样品的光谱数据进行预处理方法干预,并运用PLS算法分别建立土壤全氮含量的预测模型,分析不同种预处理方法对于近红外光谱建模精度的影响。实验结果表明应用基线校正+归一化处理后建模得到的预测均方根误差RMSEP为0.025,决定系数R~2为0.98,预测精度最佳。     

可见-近红外高光谱图像技术快速鉴别激光打印墨粉

为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类,利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据,采用Savitzky Golay平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理,而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型,进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示,SVM和PLS-DA模型的效果最佳,准确率为100%,拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

光谱学方法结合化学计量学用于癌诊断研究

对近年来采用多种光谱学方法对癌诊断研究工作进行了简要综述。利用电感耦合等离子体原子发射光谱分析(ICP-AES)法对人血清中微量元素含量进行了测定,将双向联想记忆神经网络(BAM)用于建立微量元素与肺癌、肝癌和胃癌之间的关系,建立了分类鉴定模型;利用近红外光谱技术非破坏无损检测的特性,采用化学计量学方法对子宫内膜癌组织的近红外光谱(NIRS)进行特征变量提取,用模糊规则专家系统建立诊断模型,取得了满意的结果;建立了一种基于粒子群优化(PSO)方法对近红外光谱变量进行选择,然后采用支持向量机(SVM)建立诊断模型;太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术是近年来受到重视的一种非破坏无损检测方法,由于其辐射能量低,因此对于生物样品检测具有很好的发展前景。采用THz-TDS技术对子宫颈癌组织进行测试,对这些癌组织的THz光谱采用导数光谱、正交信号校正(OSC)等光谱预处理方法减少干扰成分和变量选择后,分别采用模糊规则专家系统(FuRES)、模糊优化联想记忆网络(FOAM)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等方法建立分类模型,均取得了较满意的结果。这些研究结果为研究癌的发生和发展提供了有用的信息,为癌的早期诊断提供了新的方法。     

Studies on Cancer Diagnosis by Using Spectroscopy Combined with ChemometricsSCIEI北大核心CSCD

Studies on cancer diagnosis using various spectroscopic methods combined with chemometrics are briefly reviewed. Elemental contents in serum samples were determined by inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AFS), bidirectional associative memory (BAM) networks were used to establish diagnosis models for the relationships between elemental contents and lung cancer, liver cancer, and stomach cancer, respectively. Near infrared spectroscopy (NIRS) is a non-destructive detection technology. Near infrared spectra of endometrial carcinoma samples were determined and spectral features were extracted by chemoometric methods, a fuzzy rule-based expert system (FuRES) was used for establishing diagnosis model, satisfactory results were obtained. We also proposed a novel variable selection method based on particle swarm optimization (PSO) for near infrared spectra of endometrial carcinoma samples. Spectra with optimized variable were then modeled by support victor machine (SVM). Terahertz technology is an emerging technology for non-destructive detection, which has some unique characteristics. Terahertz time domain spectroscopy (THz-TDS) was used for cervical carcinoma measurement. Absorption coefficients. were calculated from the measured time domain spectra and then processed with derivative, orthogonal signal correction (PC-OSC) to reduce interference components, and then fuzzy rule-based expert system (FuRES), fuzzy optimal associative memory (FOAM), support victor machine (SVM), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) were used for diagnosis model establishment. The above results provide useful information for cancer occurring and development, and provide novel approaches for early stage diagnosis of various cancers.     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

梨和苹果糖度在线检测通用数学模型研究

采用可见/近红外光谱技术在线检测水果糖度,每个水果品种要单独建模,模型升级维护耗时费力。探讨建立苹果、梨等薄皮水果可溶性固形物(SSC)在线检测通用数学模型的可行性。利用自行设计的可见/近红外漫透射光谱在线检测系统,在积分时间80 ms、单线速度5个/s的条件下,采集新梨7号、砀山酥梨、玉露香梨和富士苹果四种水果的可见/近红外漫透射光谱。分析了四种水果的可见/近红外漫透射光谱响应特性,采用变异系数法和连续投影算法,筛选通用数学模型建模用光谱变量,并建立了偏最小二乘和最小二乘支持向量机梨与苹果梨通用数学模型。采用新样品评价模型的预测能力,变异系数法筛选光谱波段建立的偏最小二乘通用数学模型预测精度最高,通用模型预测梨和苹果梨模型预测均方根误差分别为0.49%和0.55%,通用模型预测相关系数分别为0.88和0.93;独立模型预测新梨7号、玉露香梨、砀山酥梨和富士苹果的预测相关系数分别为0.93,0.91,0.88和0.95,预测均方根误差分别为0.40%,0.42%,0.41%和0.46%。通用数学模型的预测精度略低于每个品种的独立数学模型,但是通用模型的通用性高于单一模型。实验结果说明采用变异系数法结合偏最小二乘法建立薄皮水果在线检测通用数学模型,实现四种水果糖度在线检测是可行的。     

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。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测

马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率。目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少。旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数。基于现有马铃薯分级线和复享PG2000高速光谱仪,采用左右透射方式（光源与光纤探头位于分级线果盘左右两侧）,采集470个马铃薯（其中健康薯234个、黑心薯236个）的透射光谱图,建立偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,并利用主成分分析（PCA）与光谱形态特征相结合的方法选择特征波长,优化模型。分析发现,健康薯与黑心薯的可见近红外透射光谱在吸光度值和光谱形态特征方面均存在明显区别。黑心薯的平均光谱吸光度值高于健康薯（650～900 nm范围内）,但黑心薯的平均光谱曲线较为平缓,无明显吸收峰,而健康薯平均光谱曲线在665,732和839 nm附近有明显吸收峰,并且健康薯与黑心薯的平均光谱差值在705 nm处达到最大值。基于PLS-DA法建立了马铃薯黑心病判别模型,对黑心病的判别效果显著,分类器特性曲线（ROC）下面积（AUC）值为0.994 2,黑心薯识别总正确率能够达到97.16%,RMSE_CV和RMSE_P分别为0.28和0.26。此外,成功利用PCA与光谱形态特征相结合的方法对模型进行简化,最终得到由6个波长（658,705,716,800,816和839 nm）组成的特征波长组合,简化后的模型总正确率能够达到96.73%,接近全波段模型判别水平。研究表明,左右透射的方式能够准确识别黑心马铃薯,实现对马铃薯内部缺陷的快速无损检测。对我国马铃薯产业的发展起到一定的促进作用,为马铃薯内部缺陷在线检测技术的提高提供了重要的理论基础和实践依据。     

近红外光谱结合偏最小二乘判别对硫熏浙贝母的无损鉴别

浙贝母(Fritillariae thunbergii Bulbus)是一种常用的化痰止咳中药,为浙江著名的“浙八味”之一。硫熏能够使浙贝母增白、防虫蛀以及延长保质期,然而过度的硫熏不仅会影响浙贝母的品质,还会危害人体健康。因此,进行硫熏浙贝母的无损鉴别分析有利于浙贝母的品质监测,保障中药质量。采用近红外光谱结合化学计量学方法进行六种不同硫熏程度浙贝母的鉴别分析,在近红外(900～1 700 nm)光谱条件下,采用“boxplot”统计分析1 000～1 100 nm内样本间的光谱反射值的差异。同时采用主成分分析(PCA)进行六种样本的聚类分析。应用连续投影法(SPA)进行数据挖掘获得10条特征波段,建立其偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。结果表明,建立的PLS-DA模型可达到与全谱类似的判别结果。近红外光谱技术结合化学计量学方法能够实现不同硫熏程度浙贝母的无损鉴别分析,这为后续进行硫熏浙贝母品质分析以及研发相应贝母便携检测仪提供参考。