近红外光谱的三种蓝莓果渣花色苷含量测定

为了提高对蓝莓果渣的开发利用,探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、蓝美1号、灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱,利用PCA-MD对北陆、蓝美1号、灿烂果渣分别剔除1, 4和8个异常样本。运用K-S划分样本集得到校正集(686个样本)和验证集(171个样本)。对样本集分别进行归一化、变量标准化(SNV)、多元散射校正(MSC)、 Norris一阶导数(NFD)、 Norris二阶导数(NSD)、 SG卷积一阶导数(SGCFD)、 SG卷积二阶导数(SGCSD)、 Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、正交信号校正预处理,并建立相应全谱PLS模型。比较并选择MSC、 SGCSD、 SG卷积平滑、正交信号校正,进行预处理方法顺序组合的比较,结果显示,全谱PLS模型中最优预处理方法为正交信号校正+SGCSD+SG卷积平滑,其R■为0.940 0、R■为0.886 7、 RMSEC为0.722 5、 RMSECV为0.246 2、 RMSEP为1.000 5、 RPD为2.970 8。利用SPA和CARS对预处理过的光谱数据分别进行波长变量的筛选,依次建立PLS回归模型,并定量分析其对蓝莓果渣花色苷的预测能力。在所有预处理方法进行波长变量筛选中, SPA与CARS算法均可以有效地筛选出波长变量,但SPA筛选出的波长变量,无法全部建立PLS回归模型,而CARS算法筛选出的波长变量,均可建立PLS回归模型。数据表明, CARS-PLS最佳组合为正交信号校正+MSC+SG卷积平滑+SGCSD,选择波长数为25个,相较于原始光谱,其R■从0.900 8增长到0.940 3,R■从0.881 8增长到0.885 7, RMSEC从0.929 1减少到0.720 9, RMSECV从0.317 6减少到0.245 6, RMSEP从1.021 8减少到1.004 9, RPD从2.908 8增长到2.957 5。近红外光谱的蓝莓果渣花色苷含量测定中,正交信号校正表现出强大的去噪效果, CARS算法具有简化模型、适用性较好和预测精度较高等优点。研究结果表明,应用近红外光谱技术可以较好地实现三种不同品种蓝莓果渣中花色苷含量的测定,可为蓝莓果渣品质分级提供一种快速、支持大样本量的检测方法。     

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。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

近红外光谱测定麦冬中的总皂苷和总黄酮

采用近红外光谱分析技术对麦冬有效成分进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了Savitzky-Golay平滑、多元散射校正、一阶导数及二阶导数等多种光谱预处理方法进行处理,并结合偏最小二乘法对麦冬总皂苷和总黄酮含量进行了定标建模分析.结果表明,光谱均在经过Savitzky-Golay平滑+多元散射校正(MSC)+一阶导数预处理后得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,总皂苷模型R2、RMSEC、Rcv2、RMSECV、主因子数分别为0.938、0.76、0.901、0.98和6,总黄酮模型R2、RMSEC、Rcv2、RMSECV、主因子数分别为0.872、1.04、0.857、1.32和4.模型经过验证样品集检验,预测决定系数达到0.930和0.655.     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

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(r_c)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(r_p)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,r_c为0.848,RMSEC为0.128,r_p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。     

基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测

研究利用近红外(924～1 720 nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42 °Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31 °Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84 °Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。     

近红外光谱法测定不同产地独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯含量

应用近红外光谱技术建立对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的快速检测方法。自不同产地采集97批样品,通过高效液相色谱法测定指标成分含量,并测定样品的近红外光谱图,由于光谱图间差异较小,需要进行光谱预处理,通过比较不同预处理方法的结果,选择最优模型参数,结合偏最小二乘法分别建立独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的定量分析模型。结果显示,预处理方法为一阶导数时,蛇床子素的模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.941 3,RMSEP值为0.141;校正集相关系数为0.923 3,RMSEC值为0.163。不经预处理的二氢欧山芹醇当归酸酯模型处于最优化性能,模型的相关系数为0.857 4,RMSEP值为0.103;校正集相关系数为0.831 5,RMSEC值为0.112。研究表明,近红外光谱技术结合偏最小二乘法操作简便,测定方法快速、高效、无损,可以实现对独活中蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯的含量进行定量分析,为中药材的质量控制研究和含量测定提供了一种科学有效的方法,同时为近红外光谱技术发展中药实时分析开辟了一个新方法,对保证中药材质量稳定可控有重要意义。     

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。     

基于激光诱导击穿光谱和化学计量学的水体COD实时测量方法

光谱学传感技术测量水体COD是现代环境监测发展的趋势,相比于传统的化学分析方法具有在线连续检测的突出优势,适合对环境水体COD的实时监测。采集实际水样,利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获取水样的光谱数据。通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的LIBS光谱测量方法的定量预测及相关模型参数进行分析。发现用基线校正叠加S-G求导预处理后的光谱建立的PLS模型得到最佳预测效果,校正集集R2为0.9958,预测集R2为0.975 3,RMSEC为4.438 7,RMSEP为9.733 9。通过实验结果分析表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

Near-infrared spectroscopy to assess typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of pollen typhae

With the ever increasing importance of testing drug quality, rapid analytical methods are needed for supervision of Chinese herbal medicines. Near-infrared spectroscopy is one of the most powerful tools in quality assessment of Chinese herbal medicines. In this work, near-infrared spectroscopy was applied to develop a rapid method for quantitative determination of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside in different processed products of Pollen Typhae. A total of 71 batches of samples were collected from different regions in China. After acquisition of near-infrared spectra, different pre-processing methods were compared, and a competitive adaptive reweighted sampling algorithm was used to perform the variable selection. Then a partial least squares regression algorithm was applied to build the quantitative models. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0364, and 0.0158%, respectively, for a quantitative model of typhaneoside. The root mean square error of calibration, root mean square error of cross validation, and root mean square error of prediction were 0.0190, 0.0377, and 0.0170%, respectively, for a quantitative model of isorhamnetin-3-O-glucoside. Moreover, the relative prediction deviation values of both quantitative models were larger than 3, indicating good performance of the partial least squares (PLS) models. The results demonstrated that high accuracy prediction of typhaneoside and isorhamnetin-3-O-glucoside could be obtained by near-infrared spectroscopy, to allow an alternative method for quality assessment of different processed products of Pollen Typhae.     

Nondestructive egg freshness assessment from the equatorial and blunt region based on visible near infrared spectroscopy

This research was to study which orientation was better for freshness prediction of the white-shelled eggs using visible near infrared spectroscopy. The transmission spectra were acquired in the equatorial region and at the blunt end of the eggs. After each spectral measurement, the Haugh unit, yolk index, and albumen pH as the freshness parameters were simultaneously measured using traditional destructive methods. Pretreatment methods containing Savitzky-Golay smoothing, multiplicative scatter correction, the standard normal variate, the first derivative and the second derivative were used. A partial least squares regression was developed to predict the Haugh unit, yolk index, and albumen pH. The best correlation coefficients of prediction were obtained from the equatorial region, and were 0.881, 0.855, and 0.888 for the Haugh unit, yolk index and albumen pH, respectively. And root mean square errors in the prediction set were 7.720, 0.034, and 0.147 for the Haugh unit, yolk index and albumen pH, respectively. The results illustrated that the equatorial region showed better ability than the blunt end to predict freshness of the white-shelled eggs.     

基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究

应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测.对90个油菜叶片样本进行光谱扫描,用60个样本建模,30个样本验证.经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建市了MDA预测的偏最小二乘法(PLS)模型.将PLS提取的有效特征变馈(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量,分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型.以预测集的预测相关系数(r),预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标.结果表明,油菜叶片中MDA含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型,LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.530 2;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.999 9,RMSEP=0.395 7.说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含最是可行的,并能获得满意的预测精度,为油菜大田生长状况的动态连续监测提供了新的方法.     

燕麦干草品质的近红外光谱定量分析

应用近红外漫反射光谱（NIRS）分析技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),建立了适合不同品种类型和不同生长发育时期的NIRS测定燕麦全株干草的粗蛋白（Crude Protein,CP）、秸秆中性洗涤纤维(Neutral Detergent Fiber,NDF)和酸性洗涤纤维(Acid Detergent Fiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）+二阶导数（2st Deriv）+平滑处理（Norris）、多元散射校正（MSC）,分析谱区为9 668～4 518,9 550～5 543,8 943～4 042 cm-1建立粗蛋白、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的校正模型,其校正和预测效果最佳。其中CP与NDF的建标决定系数（r2_cal）和交叉检验的决定系数（R2_cv）均在0.95以上,各项误差均小于3%,RPD值均大于3,逼近了化学分析的精确度,具有较好的预测效果。ADF的建模效果较CP与NDF差,其建标决定系数和交叉检验决定系数分别为0.912 0,0.855 3,建标误差（RMSEC）和检验误差（RMSECV）分别为2.33%,2.62%,接近了化学分析的精确度,且RPD值大于2.5,说明所建的ADF模型也可用于近红外预测。     

激光诱导击穿光谱技术对高铁车轮硬度检测模型优化研究

我国铁路跨度长、运营时间长、运行环境变化较大,故对于车轮的磨损较大,为保障高速铁路的安全运行,高速列车车轮表面硬度就成为了一项重要参考指标。激光诱导击穿光谱（LIBS）实验平台对8块不同硬度的HS7高铁车轮用钢样品进行击穿获取LIBS光谱数据,发现基体元素（Fe）和合金元素（Cr,Mo,W）的谱线强度、离子与原子线的强度比值（Ⅱ/Ⅰ）以及合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比值（A/M）,分别与样品硬度有着不同程度的相关关系。利用此相关关系分别建立了以谱线强度和谱线强度结合谱线强度比值为变量的偏最小二乘法（PLS）定量分析模型,在建立模型前采用标准正态变量变换（SNV）、Savitzky-Golay卷积二阶导和高斯滤波（Gaussian filter）三种预处理方法来减小实验误差。结果表明,以谱线强度为变量的模型中采用SNV预处理后建立的PLS模型效果最佳,校正集的确定系数为0.98,均方根误差为1.30,预测集的确定系数为0.90,均方根误差为2.43;以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型中采用原始数据建立的PLS模型效果最佳,校正集的确定系数为0.99,均方根误差为0.79,预测集的确定系数为0.94,均方根误差为2.44,且通过对比发现以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型其预测精确度及其稳定性相比于以谱线强度为变量的模型均有所提升。该结果表明,利用谱线强度和离子与原子线的强度比、合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比相结合的结果作为模型变量,能显著提升PLS模型对于金属材料表面硬度预测的能力,可以构建一种相关性更强的定量分析模型。研究表明,采用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘法定量分析高铁车轮硬度具有一定可行性,可将该技术应用于现场诊断、估算高速列车车轮表面硬度,为维持高速列车安全运行提供一定的保障。     

柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究

柑橘叶片叶绿素含量的准确检测对柑橘营养状况和生长态势具有极其重要的意义。研究了快速无损诊断柑橘叶片中叶绿素含量的方法,以期为拉曼光谱检测技术用于柑橘叶片叶绿素含量检测提供参考。采集不同冠层高度和不同地理分布的柑橘叶片120片,拭去叶片表面的灰尘,用去离子水对其清洗、晾干装入密封袋中并用标签分类标注。然后对柑橘叶片进行拉曼光谱采集,参数设置如下：分辨率为3 cm-1,积分时间为15 s;激光功率为50 mW。分别采用BaselineWavelet、迭代限制最小二乘（IRLS）和不对称最小二乘(ALS)三种算法对柑橘叶片的拉曼光谱背景进行扣除,使用偏最小二乘（PLS）方法建立定量模型;四种光谱预处理方法归一化(Normalization),Savitzky-Golay卷积平滑(SG smoothing, SG平滑)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st Der)对扣除背景后的光谱进行进一步的优化处理。结果表明：采用原始光谱、BaselineWavelet、IRLS、ALS背景扣除处理后的光谱建立PLS模型,模型的相关系数r分别为0.858,0.828,0.885和0.862,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为5.392,5.870,4.934和5.336,最佳因子数分别为8,3,8和8;IRLS背景扣除处理后的PLS模型的RMSECV最小,相关系数最高,建模效果最好。分别采用SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der预处理方法对IRLS背景扣除后光谱进行预处理并建立PLS模型,结果表明：IRLS光谱及其结合SG平滑、归一化、MSC和SG 1st Der四种预处理方法的PLS模型的R分别为0.885,0.897,0.852,0.863和0.888,RMSECV分别为4.934,4.715,5.595,5.182和4.962;最佳因子数分别为8,8,8,8和5;IRLS-SG平滑后PLS模型的RMSECV最小,模型效果最优。对IRLS-SG平滑预处理后的PLS模型展开验证,预测相关系数r为0.844,预测均方根误差(RMSEP)为5.29,预测精确度较高。采用拉曼光谱结合三种光谱背景扣除方法和四种预处理方法对柑橘叶片叶绿素含量进行定量分析表明：采用IRLS背景扣除结合SG平滑预处理后的PLS模型最优,建模集r为0.897,RMSECV为4.715;预测集r为0.844,RMSEP为5.29,预测精度较高。拉曼光谱结合背景扣除方法可以为柑橘叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。     

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。     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

杏贮藏期间可溶性固形物和硬度的近红外光谱检测

以杏为材料,研究其贮藏期间可溶性固形物和硬度的近红外漫反射无损检测模型的建立方法。研究发现,定标建模最少样品量为100个。对于可溶性固形物,刚收获样品的校正模型对各贮藏阶段的预测效果均较好,决定系数(r2p)接近0.9、预测均方根误差(RMSEP)在0.6左右及相对分析误差(RPDp)达2.5以上;而且混合阶段模型的预测效果均优于采收及不同贮藏阶段的独立模型,r2p和RPDp分别达0.9和3.0以上、RMSEP在0.3—0.5之间。对于硬度,各阶段独立模型仅能粗略预测相应贮藏时期的样品,而混合阶段模型对各贮藏时期的样品均能实现快速分析,rp2和RMSEP分别在0.8和1.0左右、RPDp达2.0。结果表明近红外漫反射光谱可用于及时评价杏贮藏期间可溶性固形物和硬度的变化。