基于光源发射接收一体化探头的糖度分选线改造研究

传统外部品质分选目前已经无法满足人们对水果口感品质的需求,对传统外部品质分选线进行糖度分选改造,实现糖度分选,对确保水果的口感品质具有重要意义。分别采集两种不同检测方式下获取的脐橙的近红外漫反射光谱,其中环形发射与接收漫反射方式的光谱能量要比多点发射与接收漫反射方式强,波峰与波谷位置大致相同。近红外漫反射光谱经基线校正、多元散射校正、一阶、二阶导数等方法进行光谱数据预处理,以减少杂散光和噪声的影响。分别建立脐橙在两种不同漫反射检测方式下的糖度偏最小二乘(PLS)模型进行对比分析。实验结果表明,采用基线校正预处理方法获得的结果最优;环形发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.81,预测均方根误差为0.46°Brix,多点发射与接收漫反射检测方式下的糖度模型预测相关系数为0.76,预测均方根误差为0.53°Brix。研究表明,应用PLS建模结合近红外漫反射光谱对传统外部品质分选线中的糖度分选线功能进行升级改造是可行的。     

牛奶中三聚氰胺的可见/近红外光谱快速判别分析方法的研究

为探讨基于可见一近红外光谱技术快速检测牛奶中是否含有三聚氰胺的可行性.文章通过往液态奶中添加不同含量的三聚氰胺,共制备样本160个.利用Handheld Field Spec光谱仪获取样本光谱,其后采用不同的预处理方法对光谱数据进行预处理,然后分别建立数学模型,比较模型的好坏,得到采用移动平均平滑作为数据的预处理方法较好.从160个样本中随机的取出120个样本建模,剩下的40个样本作为独立的验证集.采用偏最小二乘回归法(PLS)和最小二乘支持向苗机法(LS-SVM)方法分别建立判别分析模型,利用独立的验证集对判别模型进行了预测验证.预测结果的预测相关系数(R2)分别为0.917 4(PLS)和0.910 9(LS-SVM),预测标准误差(RMSEP)分别为0.030 4(PLS)和0.046 7(LS-SVM).研究结果表明近红外反射光谱可以作为一种快速检测牛奶中三聚氰胺的方法.     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

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。     

近红外光谱法对甲醇柴油中甲醇含量测定

应用近红外光谱结合化学计量学方法实现了对甲醇柴油中的甲醇含量的定量分析。以实验室配制的32种不同浓度[浓度范围为2%～25.8%(φ)]的甲醇柴油溶液为研究对象,在4 500～7 000 cm-1光谱范围内,建立偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种定量分析模型。在建立SVM模型时,经过比较分析,径向基函数(radial basis function,RBF)作为SVM模型的核函数时可以获得更高的预测精度。最终获得甲醇含量的PLS, SVM和LS-SVM三种模型的预测相关系数R_P分别为0.985 9, 0.990 3, 0.998 9,预测均方根误差RMSEP分别为0.405 2, 0.356 3, 0.062 4,可以看出,三种预测模型都可以达到很好的效果,最优的预测模型是使用LS-SVM建模。研究结果表明,利用近红外光谱法结合化学计量学方法对甲醇柴油中甲醇含量的检测具有可行性,并可以达到很好的效果。采用近红外光谱技术结合化学计量方法对甲醇柴油中甲醇含量进行定量分析,也为近红外光谱技术快速无损检测甲醇柴油甲醇含量提供参考和应用价值。     

太赫兹时域光谱技术对紫米掺假的检测研究

紫米是生活中常见的食材,具有丰富的营养价值。由于紫米价格较高导致染色紫米大量流入市场。本文使用太赫兹时域光谱技术结合化学计量学方法探索紫米掺假的快速检测方法。采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)采集0～7 THz范围内紫米掺假的光谱数据,并选择0.5～2.5 THz波段的吸收系数谱和折射率谱进行分析并采用化学计量学方法对光谱数据进行建模分析。分别采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG Smoothing,SG平滑)、基线校正(Baseline)、归一化(Normalization)、多元散射校正(MSC)等方法进行光谱预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对紫米、紫米掺染色大米和紫米掺染色黑米进行定性分析。定性分析结果显示,通过主成分分析(PCA)的三种样品平面分布存在明显差异;经过基线校正的光谱数据建立的PLS-DA模型效果最佳,误判率为0。接着使用偏最小二乘法(PLS)结合SG平滑、 Baseline、 Normalization、 MSC等预处理方法分别对紫米中掺染色大米和紫米中掺染色黑米的光谱数据建立PLS定量模型。结果显示,采用基线校正预处理方法的PLS建模效果最佳,紫米掺染色大米的预测集相关系数为0.936,预测集均方根误差(RMSEP)为0.095。紫米掺染色黑米的预测集相关系数为0.914,预测集均方根误差为0.096。为对比分析线性(PLS)与非线性(LS-SVM)两种定量模型方法的预测精度,采用相同预处理方法后的紫米掺假含量光谱数据建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,选用径向基函数(RBF)作为核函数。结果表明采用基线校正处理后LS-SVM模型效果最佳,紫米中掺染色大米的预测集均方根误差(RMSEP)为0.092,预测集相关系数(R_p)为0.979;紫米中掺染色黑米的预测集均方根误差(RMSEP)为0.093,预测集相关系数(R_p)为0.948。对比发现对紫米掺假的含量建立LS-SVM预测模型较PLS模型的稳定性更好、精确度更高。研究表明,太赫兹时域光谱结合化学计量学方法可为紫米掺假的定性定量分析提供快速精确的分析方法。     

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。     

应用光谱技术快速测定发动机润滑油的粘度值

提出了一种应用可见近红外光谱技术快速测定发动机润滑油动力粘度值的新方法.对5种不同粘度的润滑油共150个样本进行光谱扣描,经过光谱预处理后应用偏最小二乘法(PLS)建立了润滑油动力粘度值的预测模型,并提取出前6个有效主成分作为最小二乘-支持向最机(LS-SVM)预测模型的输入变量,建市相应的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,采用径向基函数(RBF)作为核函数,超参数γ和RBF核函数参数σ2的最佧组合为)γ=27.321 2和σ2=3.229 5.用125个样本建模,25个样本验证.实验结果表明,LS-SVM模型比PLS模型能获得更满意的预测效果.说明应用光谱技术可以实现发动机润滑油动力粘度值的快速无损检测.     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

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 infrared, 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。     

汽车自动变速箱油的近红外光谱识别研究

利用自编码网络(autoencoder network, AN)流形学习和稀疏表示(sparse representation, SR)方法对汽车变速箱油进行近红外光谱品种识别研究。以壳牌、美孚、嘉实多、上海大众和上海通用五种变速箱油为对象,利用AN方法对600～1800 nm近红外光谱数据进行非线性降维,获取10个特征变量。每种变速箱油选取30个样本(共150个样本)作为训练样本,每种30个样本(共150个样本)作为测试样本。所有训练样本的特征变量组成了稀疏表示方法的整体训练样本矩阵,将变速箱油品种分类识别问题转化为一个求解待识别测试样本对于整体训练样本矩阵的稀疏表示问题,通过求解L-1范数意义下的最优化问题来实现。经过主成分分析(principal component analysis,PCA)和AN降维后,分别利用线性判断分析法(linear discriminant analysis,LDA)、偏最小二乘支持向量机法(least squares-support vector machine,LS-SVM)和本文提出的稀疏表示分类算法进行分类比较。结果表明,结合自编码网络和稀疏表示方法对五种汽车变速箱油品种的平均识别准确率达97.33%,为汽车变速箱油品种近红外光谱快速准确识别提供了有效的新途径。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选

为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。     

可见/近红外光谱分析技术鉴别转基因番茄叶

用可见/近红外光谱（Vis-NIR spectrum）漫反射方式对转基因番茄叶和非转基因番茄叶进行了快速、无损的定性分析。实验共对68个样品（转基因38个,非转基因30个）进行分类,用TQ 6.2.1光谱分析软件中集成的判别分析（Discriminant analysis）和偏最小二乘回归法（PLS）建立校正和预测模型。研究对比了不同光谱预处理方法（微分处理和多元散射校正（MSC））对分类结果的影响。实验结果发现用判别分析较最小二乘法判别结果较好,用InGaAs检测器获得的光谱经MSC后的分类结果最好,分类正确率为89.7％（转基因番茄叶86.8％,非转基因番茄叶93.3％）。结果表明VIS-NIR可以作为一种快速的无损检测方法鉴别转基因和非转基因番茄叶。     

应用近红外可见光谱快速测量柴油十六烷值

快速测量十六烷值对检测柴油品质及控制炼制工艺具有重大意义。首先对采集到的381份柴油样品进行近红外可见光谱波段全光谱扫描,利用小波分析(WT)对原始数据进行去噪声处理,应用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长选择,将CARS提取的22个特征波长输入至LS-SVM预测模型,决定系数r2为0.723,预测均方根误差RMSEP为1.878%。结果表明,使用WT-CARS变量选择算法获取光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量柴油中的十六烷值,为进一步实现柴油十六烷值的在线检测以及其他性能参数的快速测定奠定了基础。     

一种用于可见-近红外光谱特征波长选择的新方法

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见一近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM).该方法用LS-SVM作为识别器,用识别率作为SA的目标函数,提取合适的特征波长数以及对应的特征波长.3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA_LS-SVM,主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理,提取特征波长或主成分,然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测.结果发现,SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长,就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%,而其他所有的方法发现预测率都达不到100%,由此验证了SA_LS-SVM的优越性.实验结果表明,SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数,而且可以提高预测精度.     

近红外光纤光谱技术检测西红柿果浆总酸及可溶性糖的研究

为了探索一种简捷、快速、高效的西红柿品质检测方法,应用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法,快速测量西红柿果浆样品中营养成分的含量。实验所用的主要仪器为近红外光纤光谱仪,波长范围为900～2 500 nm。以164个西红柿样品为标准样品,进行了光谱采集及相应的化学值测定。实验数据采用偏最小二乘法(PLS)进行回归,建立西红柿果浆中总酸及可溶性糖含量的数学模型,并对回归方法进行统计分析。结果为：西红柿果浆中总酸验证集的决定系数(R2)为0.967,均方根误差(RMSEC)为0.133,预测均方根误差(RMSEP)为0.103;总糖验证集的决定系数(R2)为0.976,均方根误差(RMSEC)为0.463,预测均方根误差(RMSEP)为0.460。均达到了较好的预测结果,表明该方法对定量分析西红柿果浆中多组分含量是可行的。基于该方法快速、简便及可对同一样品多组分含量同时分析的优点,它是一种极具发展前途的传感器,正在逐渐成为国际传感器领域的研究热点。