结合高光谱图像的光谱和纹理信息预测羊肉可溶性蛋白和GSH含量

可溶性蛋白和谷胱甘肽（GSH）是羊肉重要的生理生化指标，是衡量机体抗氧化能力大小的重要因素，传统检测方法程序复杂，检测费时。为此应用可见-近红外（400～1 000 nm）高光谱成像技术实现可羊肉可溶性蛋白和还原性谷胱甘肽（GSH）含量无损、快速检测。首先，对采集的180个羊肉样本的原始光谱信息采用4种方法进行预处理，再运用竞争自适应加权算法（CARS）、区间变量迭代空间收缩算法-迭代和保留信息变量法（iVISSA-IRIV）进行特征波段的提取。同时使用灰度共生矩阵法（GLCM）提取贡献率最高的主成分图像的纹理信息。最后将优选出的预处理方法和特征波长信息作为光谱信息和光谱-纹理融合信息分别结合多元线性回归（MLR）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型建立羊肉可溶性蛋白和谷胱甘肽含量的预测模型。结果显示未经预处理的原始光谱建立的羊肉可溶性蛋白含量PLSR模型效果最佳，其R_c和R_p分别为0.875 7和0.854 7；采用SNV法预处理后光谱建立的羊肉GSH含量PLSR模型效果最佳，其R_c和R_p分别为0.804 8和0.826 5。利用iVISSA-IRIV共筛选出31个特征波长，建立的羊肉可溶性蛋白LS-SVM模型的R_c和R_p最优，分别为0.914 6和0.881 8；同时利用iVISSA-IRIV筛选出29个特征波长，建立的羊肉GSH-MLR模型的R_c和R_p最优，分别为0.844 6和0.870 5。最终经光谱特征信息和图谱信息融合模型对比发现，建立iVISSA-IRIV-LS-SVM模型对羊肉可溶性蛋白预测效果最佳，其R_c和R_p分别为0.914 6和0.881 8；利用SNV-iVISSA-IRIV法提取的光谱特征信息与纹理信息融合建立的MLR模型为预测羊肉GSH含量的最优模型，其R_c和R_p分别为0.849 5和0.890 4。利用最优iVISSA-IRIV-LS-SVM和iVISSA-IRIV-MLR模型和成像处理方法，结合伪色彩图像直观的表示羊肉样本的可溶性蛋白和GSH含量的空间分布情况。研究结果表明利用高光谱图像的光谱和纹理信息能够用来预测羊肉可溶性蛋白和GSH含量。     

不同颜色冬枣可溶性固形物可见-近红外光谱分析模型构建

冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物（SSC）检测模型的分析精度。采用可见-近红外（Vis-NIR）光谱结合Norris-Williams平滑（NWS）、连续小波导数（CWD）、多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色（红绿相间MJ,绿色GJ和红色RJ）冬枣SSC的偏最小二乘（PLS）定量分析模型,分别采用MJ,GJ,RJ,MJ-GJ和MJ-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由MJ-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集（校正集）的校正相关系数（R_c）和交互验证均方根误差（RMSECV）作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数（R_p）和预测均方根误差（RMSEP）用于模型预测精度的评价。研究结果表明：分别采用MJ,GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在MJ样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行MJ-GJ和MJ-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,MJ-GJ模型对MJ和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,R_c,RMSEP,R_p分别为1.108,0.698,0.980,0.724和1.108,0.698,0.983,0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.108,0.698,1.928,0.597;而MJ-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果：MJ-GJ-RJ模型对MJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.077,0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,0.881,0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.140,0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除（MCUVE）方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的R_c和R_p分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RMSECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度。采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性。     

高光谱成像技术的三文鱼多品质指标的预测与分布可视化研究

采用颜色、剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。准备不同冻融次数三文鱼样本,进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA), iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量,通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果,优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。结果表明1st Der-CARS-PLS模型对颜色中的a*预测效果最好,筛选出的51个变量建立模型的R_c和R_p分别为0.931 6和0.929 7,RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735;2nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好,筛选出的61个特征变量建立模型的R_c和R_p分别为0.892 1和0.887 3,RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N;模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果,筛选出的51个特征变量所建模型的R_c,R_p,RMSECV和RMSEP分别为0.951 4, 0.950 0, 1.33, 1.53。说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量,提高模型的预测性能。除此之外,特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果,对三个指标测试集的R_p分别为CARS-PLS预测模型的97.48%,97.02%,98.98%,而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%,62.29%,60.78%,说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS,说明对于三文鱼三个品质指标的预测,CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图,清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。因此,高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标,为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。     

Lasso算法的油砂钠元素近红外建模

以油砂中钠元素为研究对象,首次应用近红外光谱,结合Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)建模方法,建立了油砂金属钠含量的近红外光谱定量校正模型,并与传统的PLS建模方法进行比较。结果表明,两种方法建立的油砂金属钠含量校正模型都具有很高的精度,预测性能方面略有差异。在实验验证集与预测集中,PLS与Lasso算法的相关系数分别是：R_v=0.878 8,R_p=0.857 9和R_v=0.887 4,R_p=0.860 0。实验验证了使用近红外光谱快速测定油砂金属钠含量的有效性,并分析了PLS与Lasso算法的适用范围。     

高光谱成像的褐土土壤速效钾含量预测

精细农业变量施肥取决于对农田的土壤养分分布的了解,快速获取土壤信息是实施精细农业的基础。速效钾是土壤肥力的重要参数,是植物生长发育所必需的营养元素。对土壤速效钾含量进行测量,是了解土壤肥力的重要途径,是实现精细农业的必要条件。以山西典型褐土土壤为研究对象,采集农田耕层褐土土壤样品共169份,样品经风干处理,手动捏碎较大的土粒并去除杂质后,未经研磨过筛处理而直接用于土壤近红外高光谱的测量。根据实验室速效钾含量测定结果,将所有土壤样品分为两类：其中速效钾含量低于100 mg·kg-1的样品共144个,随机选取108个作为低含量建模集（L_c）,剩余36个作为低含量验证集（L_p）;速效钾含量高于100 mg·kg-1的样品共25个,随机选取19个作为高含量建模集（H_c）,剩余6个作为高含量验证集（H_p）。其中L_c和H_c统称为所有含量建模集（T_c）,L_p和H_p统称为所有含量验证集（T_p）。获取所有土壤样本950~1 650 nm范围内的近红外高光谱图像。分别采用平均光谱曲线（R）、平均光谱曲线的一阶导数（FD）、平均光谱曲线与一阶导数共同建模（R&FD）、平均光谱曲线与一阶导数的乘积（R*FD）、平均光谱曲线与一阶导数的商（R/FD）等五种光谱数据预处理方法,结合偏最小二乘法（PLS）,分别对建模集T_c,L_c及H_c建模,然后分别对验证集T_p,L_p及H_p进行验证。结果表明：土壤的平均光谱反射率随速效钾含量的增大呈现先增加后减小的趋势。当速效钾含量低于100 mg·kg-1时,所有波段的光谱反射率随速效钾含量的增加而增加;当速效钾含量在100~200 mg·kg-1之间时,所有波段的光谱反射率均达到最大值。当速效钾含量超过200 mg·kg-1时,950~1 400 nm的光谱反射率急剧减小,但曲线的整体斜率显著增加;且速效钾含量越高,曲线整体斜率越大。当速效钾含量高于100 mg·kg-1时,平均光谱曲线的一阶导数显著增大,且随速效钾含量的增加而增加。该研究建立的PLS模型,可以对整体（所有速效钾含量）和高含量（≥100 mg·kg-1）速效钾进行有效预测,但无法对低含量（≤100 mg·kg-1）速效钾进行预测。建模效果最好的光谱预处理方法为R*FD,其次为FD,R,而R&FD,R/FD预测效果相对较差。最优建模方式为：R*FD结合T_c建模,其PLS主因子个数为2个,RMSE_c=29.293,RPD_c=4.669,R2_c=0.956;对T_p的验证效果为RMSE_p=29.438,RPD_p=4.740,R2_p=0.958;对H_p的验证效果为RMSE_p=23.033,RPD_p=3.199,R2_p=0.915。该模型能够根据土壤速效钾的含量对土壤进行分类：当预测值小于100 mg·kg-1时,表明土壤速效钾含量低于100 mg·kg-1,具体含量不确定;当预测值大于100 mg·kg-1时,预测值则能够很好反映土壤速效钾的真实含量。由于选用的土壤样本未经研磨和过筛处理,因而能够大大缩短样本制备时间,提高预测效率。该研究结果可为近红外高光谱成像应用于褐土土壤除速效钾含量以外其他营养成份的快速预测提供参考。     

近红外光谱Elastic Net建模方法与应用

当近红外光谱信息远大于样本量时，对光谱信息进行自动变量选择进而建立光谱与样品含量的稀疏线性模型重要且具有挑战性。利用近红外光谱，将变量选择方法Elastic Net用于聚苯醚生产过程中微量成分邻甲酚的测量，建立近红外光谱与邻甲酚含量之间的定量校正模型，并将其模型预测效果与Lasso方法进行对比。在变量数目远远大于样本量的情形下，Lasso方法虽可实现变量选择，但由于对系数的过度压缩，使得模型的预测精度受到影响，而Elastic Net通过增加L2惩罚项避免了过多删失数据，可以提高模型预测精度。为了验证Elastic Net方法的模型性能指标，用复相关系数R2和调整的复相关系数R2_a来评价模型的可解释性，利用平均相对预测误差MRPE(mean relative prediction error)和预测相关系数Rp来评价模型的预测精度。Lasso方法建立的模型性能指标为：R2=0.94，R2_a=0.93，MRPE=4.51％，R_p=0.96；Elastic Net方法的性能指标为：R2=0.97，R2_a=1，MRPE=3.25％，R_p=0.98。结果表明，Elastic Net所建立模型的性能指标优于Lasso方法，可以得到可解释性较强和预测精度较高的稀疏线性模型。     

基于Adaptive Elastic Net方法的近红外光谱建模技术

当近红外光谱信息远远大于样本量时,对光谱信息进行自动变量选择进而建立光谱与微量成分含量之间的稀疏线性模型重要且具有挑战性。针对聚苯醚生产过程中微量成分邻甲酚难以测量的问题,将变量选择方法Adaptive Elastic Net用于建立近红外光谱与邻甲酚含量之间的定量校正模型,并将其模型性能与ElasticNet方法进行对比。在变量数目远远大于样本量的情形下,ElasticNet方法虽可以实现变量选择,但由于其系数估计不具备Oracle性质,使得模型的可解释性和预测精度受到影响,而Adaptive Elastic Net方法通过对L1惩罚项施加自适应权重从而很好的解决了上述问题并提高了模型性能。为了验证Adaptive Elastic Net方法的模型性能指标,用最终被选中的自变量数目来评价模型复杂度;利用复相关系数R2来评价模型的可解释性,利用平均相对预测误差MRPE(mean relative prediction error)和预测相关系数R_p来评价模型的预测精度。Elastic Net方法建立的模型性能指标为：NSIV=529,R2=0.96, MRPE=3.22％, R_p=0.97; Adaptive Elastic Net方法的性能指标为：NSIV=139, R2=0.99, MRPE=2.00％, R_p=0.99。结果表明：Adaptive Elastic Net所建立模型的性能指标优于Elastic Net方法,可以得到更加简单且具有较强可解释性和较高预测精度的稀疏线性模型。     

基于CARS-MIV-SVR的库尔勒香梨可溶性固体含量预测方法

为了实现库尔勒香梨依据可溶性固体含量（SSC）分级定等和按质论价,推动采后处理向标准化、产业化方向健康发展,利用高光谱成像技术研究出了一种快速、有效、无损检测库尔勒香梨SSC的方法。以表面无损伤的157个库尔勒香梨作为研究样本,应用高光谱成像采集系统获取400~1 000 nm波长范围内高光谱图像并用ENVI5.3软件提取感兴趣区域（ROI）,获得高光谱数据。采用Kennard-Stone（KS）样本集划分方法将全部样本按照2∶1的比例划分为校正集（105）和预测集（52）。对比标准变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数（FD）和二阶导数（SD）等数据预处理方法对建模精度的影响,最终选用SNV方法对光谱曲线进行平滑去噪。该研究提出竞争性自适应重加权算法与平均影响值算法的组合算法（CARS-MIV）选择特征波长。在竞争性自适应重加权算法（CARS）方法中,建模样本由蒙特卡罗算法随机选择生成,变量回归系数会随之发生变化,因而回归系数的绝对值不能全面反映变量重要性,从而影响模型检测精度。为降低这种影响,应用平均影响值（MIV）算法对选出的自变量进行二次筛选,筛选出相关性较大的变量用以建模分析,并与CARS、连续投影算法（SPA）、蒙特卡罗无信息变量消除算法（MCUVE）等经典特征波长选择算法进行比较。最后分别以全波长（FS）光谱信息和四种特征波长选择方法得出的光谱信息作为输入矢量,应用支持向量回归（SVR）建立库尔勒香梨可溶性固体含量定量预测数学模型,以校正集相关系数（R_c）、校正集均方根误差（RMSEC）、预测集相关系数（R_p）和预测集均方根误差（RMSEP）四个参数来评估模型的预测精度。比较分析发现,CARS-MIV-SVR模型效果最佳,校正集相关系数（R_c）为0.985 94,预测集相关系数（R_p）达到0.946 31,校正集和预测集均方根误差分别为0.185 85和0.403 33。结果证明：CARS-MIV特征波长选择方法能够有效增强库尔勒香梨光谱数据特征波长选择的稳定性和精确性,提高模型的预测精度。利用高光谱技术结合CARS-MIV-SVR模型能够满足库尔勒香梨可溶性固体含量测定需求,实现库尔勒香梨的分级定等和按质论价。     

近红外全局隐含温度补偿模型的预测精度分析

温度波动影响含氢基团之间的作用力,从而影响近红外光谱的吸收强度和波峰位置等,导致近红外测量精度的降低。针对温度变化对近红外光谱建模精度的影响,对全局隐含温度补偿方法进行了研究,并对其预测精度进行了分析,分别从预测方差和置信区间两个方面对此类模型的精度进行了理论探讨和验证。同时通过温度的连续变化实验,即在温度连续变化的过程中,等时间间隔采集各样品的近红外光谱,研究了温度变化对光谱主元的连续模式影响,探讨了温度变化影响模型预测精度的方式和途径。最后对某高分子聚合物的粘度测量问题进行了实验验证和误差分析,得到标准温度下所建未经温度补偿的模型和全局隐含温度补偿模型的建模精度分别为：RMSEC=0.243 0, R_c=0.871 6, RMSEP=0.243 2, R_p=0.869 3; RMSEC=0.258 2, R_c=0.870 6, RMSEP=0.265 2, R_p=0.856 0,而当温度变化时,二者预测最大置信区间分别约为1.8和0.9 kPa·s。虽然全局隐含温度补偿模型相比于标准温度模型建模精度略降低,但预测精度提高了一倍左右。理论分析和实验结果均表明,全局温度补偿模型具有较高的预测精度,且对温度的变化有较强的鲁棒性和可靠性。     

基于太赫兹时域光谱技术的诺氟沙星浓度检测研究

畜禽养殖中抗生素的不合理使用导致畜禽产品中抗生素残留问题时有发生,进而通过食物链影响食品安全,威胁人类健康。准确、快速检测出抗生素药物的含量对保障食品安全具有重要意义。以残留较为常见的喹诺酮类诺氟沙星抗菌药为研究对象,开展基于太赫兹光谱技术的诺氟沙星较大梯度和较小梯度的全浓度含量检测研究。在较大梯度诺氟沙星样本中,首先,在1%～100%范围内设置了11个浓度,完成较大梯度压片样本制备;然后经太赫兹时域光谱系统扫描获取其时域光谱,提取样本的吸收系数,用卷积平滑S-G二项式拟合滤波去除噪声、平滑样本光谱数据。发现纯净的诺氟沙星在1.205 THz处存在一个强烈吸收峰,在0.816 THz处存在一个弱吸收峰。最后,利用逐步回归和连续投影法(SPA)选择变量并结合特征吸收峰进行多元线性回归建模预测分析。进一步在较小梯度诺氟沙星样本研究中,首先在浓度100 μg·mL-1(0.01%)以下设置了29个浓度系列,完成较小梯度溶液样本制备;然后获得其太赫兹时域光谱,用S-G二项式拟合滤波进行数据预处理,发现各浓度的吸收光谱未出现明显差异,最后利用逐步回归和连续投影法(SPA)选择变量结合特征吸收峰实现多元线性回归建模预测分析。结果表明：在较大梯度诺氟沙星样本中逐步回归选择变量的多元线性回归达到了模型最优(R_p=0.962, RMSEP=2.74%),准确率优于当前已有最优预测模型(R_p=0.867, RMSEP=16.6%);小梯度诺氟沙星样本的逐步回归选择变量的多元线性回归模型最优(R_p=0.728, RMSEP=18.79 μg·mL-1),该方法有一定的预测能力,但是准确率有待提升。利用太赫兹光谱技术实现了较全浓度诺氟沙星的检测,为后续诺氟沙星检测限的探索等进一步研究提供了一定的研究基础。     

基于LIBS和遗传算法的畜禽粪便中钙含量研究

为实现畜禽粪便高效、安全资源化利用,快速、准确定量表征分析畜禽粪便中钙(Ca)元素含量具有重要意义。以我国畜禽养殖比较集中地区的代表性畜禽粪便样本为对象,探讨了LIBS快速、定量分析其Ca元素含量模型构建和通过GA筛选变量优化模型的可行性。采集光谱的仪器参数设置如下：采集点数、激光能量、压制样压力、光斑大小和延迟时间分别为80个,15%,20 T,400 μm和1 μs。建模结果表明：采用基于Ca元素特征波长所建三种线性模型精度较低;基于全谱的PLS所建模型中,R2_v和RPD分别为0.85和2.13;选用化学计量学方法-遗传算法进行变量筛选可显著减少建模变量信息,提高建模效率,经GA优选所得12个变量所建PLS模型中R2_v和RPD为0.90和3.04,具有较高精度和实际应用价值。研究表明,将激光诱导击穿光谱技术和遗传算法相结合可定量分析畜禽粪便中Ca元素含量。     

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。     

PLS-BP法近红外光谱定量分析研究

建立BP模型用于近红外光谱定量分析时,为克服所建模型与训练样本集产生“过拟合”,先用线性算法为其压缩训练数据是必要的。目前多采用主成分法(PCA)和逐步回归法(SRA)。主成分法具有极强的压缩数据能力,用它压缩成的主成分输入BP网所建模型的预测精度一般能满足要求,但它处理数据时未考虑输出变量的影响。逐步回归法根据系统输出选择变量,但所选变量具有自相关性,而且与训练集样品的排列顺序有关,很难选出最好的变量,往往难满足预测精度要求。本研究用偏最小二乘法(PLS),根据输出变量将原始数据压缩为主成分,输入BP网并用所建模型预测30个小麦样品的蛋白质含量。结果表明,与PCA-BP模型的预测决定系数(R2)从92.50提高到97.10,训练迭代次数从12 000减少到4 500。     

激光诱导击穿光谱技术用于抹茶和绿茶粉的快速鉴别

研究利用激光诱导击穿光谱技术结合化学计量学方法快速鉴别抹茶和绿茶粉的可行性。抹茶与绿茶粉的主要区别在于茶树品种、栽培管理、生长时间和加工工艺。通过采集不同厂家生产的抹茶和不同杀青方式制成的绿茶粉在230～880nm的激光诱导击穿光谱并进行归一化预处理后,选用主成分分析(PCA),依据X-variables loadings获取用于鉴别抹茶和绿茶粉的特征波长,并基于特征波长建立线性判别式分析(LDA)模型。结果表明：基于特征波长建立的LDA模型能快速鉴别抹茶和绿茶粉,4个特征波长分别属于C(Ⅰ) 247.94 nm,Mg(Ⅱ) 279.60 nm,Ca(Ⅱ) 393.45 nm和Fe(Ⅱ) 766.68 nm;建模集和预测集的判别正确率均达到100%。采用激光诱导击穿光谱技术可以准确鉴别不同厂家生产的抹茶和不同杀青方式制成的绿茶粉。     

基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn，Ni元素定量分析研究

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法（GA-PLS）结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值（Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7）。结果显示：GA-PLS锰元素预测结果的R2_P和RMSE_P分别是0.999 0和1.347 3,相对分析误差（RPD）为2.5;镍元素预测结果的R2_P和RMSE_P分别是0.999 5和0.525 4,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。     

共线双脉冲LIBS结合变量筛选定量检测腐霉利含量

腐霉利（Procymidone）作为一种新型的农产品杀菌剂,具有防止农产品受病虫害的作用,但其在施药过程中容易使用不当危害环境和人的健康。为加强对腐霉利农药的检测,本研究应用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱技术（LIBS）对溶液中的腐霉利含量进行定量检测研究。为配置不同浓度的腐霉利样品,将有效成分含量为98%腐霉利粉末与二甲苯按照不同比例混合并完全溶解。由于液体样品在激光击打的过程中容易将液体溅出,具有一定的危险性。因此,实验将液体样品转化为固体样品,利用石墨吸附腐霉利溶液,然后采用八通道高精度光谱仪采集样品的LIBS光谱,并利用不同预处理方法对光谱数据进行预处理。为提高腐霉利的检测精度,选择氯元素信号最强的两通道（744.555~935.843,893.107~1 057.058 nm）光谱数据,分别采用归一化函数（normalization）、基线校正（baseline correction）、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）方法进行光谱预处理,并应用PLS方法建模。通过比较各预处理方法数据后,综合考虑,选择Baseline方法为最佳预处理方法。在baseline预处理方法的基础上使用无信息变量消除算法(UVE) 联合竞争性自适应重加权采样(CARS)算法剔除无信息的波长变量,筛选与腐霉利相关的重要波长变量,最后应用偏最小二乘回归建立溶液中腐霉利含量的定量预测模型。建模结果表明：经光谱预处理和UVE-CARS方法优选后,可将原4096个波长变量个数减少至13个,变量压缩率为99.68%;经UVE-CARS变量优选后建立的PLS模型的校正集的决定系数和均方根误差分别为0.990 5和0.66,预测集的决定系数和均方根误差分别为0.990 3和0.67,其模型性能优于原始光谱建立的PLS模型。结果表明,利用共轴双脉冲LIBS技术定量检测溶液中的腐霉利含量具有一定的可行性,经UVE和CARS方法筛选后可以有效提取腐霉利的特征变量及相关影响变量,剔除冗余及噪声影响变量,简化定量分析模型且提高了定量分析模型的稳定性。     

近红外光谱技术结合特征变量筛选快速检测绿茶滋味品质

茶汤滋味是茶叶品质的核心,该研究利用近红外光谱技术快速榆测绿茶滋味品质.试验以滋味化学鉴定法作为绿茶滋味品质检测的标准方法,试验得到的滋味总得分值作为近红外光谱预测模型的参考测量值.在模型建立过程中,首先利用联合区间偏最小二乘法(sipLS)筛选特征子区间;然后,用遗传算法(GA)在特征子区间内优选特征变量.最优模型在...     

基于高光谱图像和偏最小二乘的羊肉pH值特征波段筛选研究

波段筛选方法的选取以及随后的光谱特征波段的提取对高光谱模型效果的影响较大。为了快速准确检测羊肉的pH值,开展并讨论了利用两种特征波段筛选方法对羊肉pH值高光谱模型的影响研究。本研究采用二阶导数(2D)、多元散射校正(MSC)和中心化处理(mean-centering)相结合的方法对所提取纯肌肉部分的代表性光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘(siPLS)和联合区间偏最小二乘结合遗传算法(siPLS-GA)对全波段473～1000 nm范围光谱进行特征波段的提取,并分别建立相对应特征波段范围羊肉pH的PLS预测模型,同时与全波段的PLS模型效果相比较。结果表明采用siPLS-GA提取的特征波长建立的PLS模型效果最优,其选取的特征波长点数为56,校正集相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.96和0.043,预测集相关系数(R_P)和均方根误差(RMSEP)分别为0.96和0.048。siPLS-GA方法既能够减少建模使用的光谱变量,又可以提高模型精度,因此利用高光谱图像技术结合siPLS-GA可以实现羊肉pH的特征波段筛选和快速准确检测。     

光谱预处理对LIBS检测脐橙中Cu的偏最小二乘定量模型影响

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)对脐橙中Cu元素进行快速检测,并结合偏最小二乘法(PLS)进行定量分析,探索光谱数据预处理方法对模型检测精度的影响。针对实验室污染处理后的52个赣南脐橙样品的光谱数据,进行不同数据平滑、均值中心化和标准正态变量变换三种预处理方法。然后选择包含Cu特征谱线的319~338 nm波段进行PLS建模,对比分析了模型的主要评价指标回归系数(r)、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)。采用13点平滑、均值中心化的PLS模型3个指标分别达到了0.992 8,3.43和3.4,模型的平均预测相对误差仅为5.55%,即采用该前处理方法模型的校准质量和预测效果都最好。选择合适的数据前处理方法能有效提高LIBS检测果蔬产品PLS定量模型的预测精度,为果蔬产品LIBS快速精准检测提供了新方法。     

Brewing coffee? – Ultra-sonication has clear beneficial effects on the extraction of key volatile aroma components and triglycerides

Ultrasound has been investigated as a new technique for brewing coffee. A two-level factorial experimental design was conducted to identify the effects of ultra-sonication on the extraction of coffee components during ultrasonically-assisted coffee brewing. Different brews were produced by aqueous extraction from roasted ground coffee beans with sonication, and without it as a control, by varying coffee concentration (5% and 10% w/w), temperature (25 and 50 °C) and sonication time (1 and 5 min). These brews were tested for antioxidant capacity (using the ABTS assay), caffeine and triglycerides (using quantitative NMR spectroscopy) and specific aroma/flavour volatiles (using headspace SPME-GC-MS). Additional observations of colour, foaming, body and flavour were also reported. Ultrasound was found to significantly increase the extraction of caffeine, triglycerides and several of the key volatile compounds from coffee, although it did appear to decrease the concentration of antioxidants over the controls, especially with longer time and higher temperature. Furthermore, all the sonicated samples exhibited a lighter caramel colour and lower foam formation which were attributed to their higher triglyceride content. The increased concentration of triglycerides and volatiles were by far the most outstanding responses.