基于近红外漫反射光谱无损检测梨可溶性固形物的光强影响探究

通过设置四种不同的光源强度研究光强对近红外漫反射无损检测梨可溶性固形物的影响,对四种类别光强的光谱定性分析显示四类光谱差异微小,肉眼几乎无法辨别。在进一步的定量分析中,通过主成分分析、逐步线性回归分析以及偏最小二乘法分析的比较,主成分分析(r值跨度：0.253～0.606;RMSEC值跨度：0.549～0.614;RMSEP值跨度：0.455～0.752)与逐步线性回归分析(r值跨度：0.249～0.551;RMSEC值跨度：0.536～0.624;RMSEP值跨度：0.646～0.734)得到的模型较差。通过对光谱进行一阶求导和二阶求导预处理,主成分分析与逐步线性回归分析建模结果仍不理想。通过二阶求导预处理,偏最小二乘法所建的模型得到优化,其中相关系数r值跨度为0.947～0.970,混合模型的相关系数r值达到了0.95 7,分析结果表明光强对梨的近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物的影响差异不大,为光谱仪的田间作业奠定了基础。     

应用多种近红外建模方法分析梨的坚实度

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术是一种快速、无损的仪器分析方法,在农产品品质检测方面引起了广泛的关注,在近红外光谱信息和品质指标之间建立一个稳健的模型是近红外光谱分析中十分重要且有一定难度的过程,常见的多元校正方法有偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCR)和逐步多元线性回归(SMLR)等,该研究中除了常用的线性方法外,还采用了一种结合非线性方法的组合算法[结合了SMLR和径向基神经网络(RBFN)]用于梨坚实度的近红外光谱检测。比较常用的线性建模方法,原始光谱的PLSR模型的得到了较好的结果：校正集相关系数r=0.87, 校正均方根误差RMSEC=3.88 N,预测集r=0.84, 预测均方根误差RMSEP=4.26 N;组合算法的建模结果比SMLR和PCR的结果好,但比PLSR的结果稍差：校正集r=0.85, RMSEC=4.15 N,预测集r=0.82, RMSEP=4.67 N。结果表明：NIRS可用于梨的坚实度检测,但是建模方法的选择值得进一步研究以提高预测的精度。     

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。     

新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测

用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析。实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据。42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP＝0.603 0Brix,r2＝0.997。结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。     

应用近红外光谱法建立伤疖膏制备过程中黄芩苷含量模型

建立一种伤疖膏制备过程提取液中黄芩苷动态含量快速测定的近红外光谱分析方法,近红外透射光谱法扫描得到65组伤疖膏制备过程中提取液的近红外光谱图,以提取液中黄芩苷的HPLC测量值作为对照值,采用偏最小二乘回归算法(PLSR)建立NIR光谱与对照值的校正模型。校正模型主成分数为8,交叉验证均方根差(RMSECV)为0.006 8,相关系数(r)为0.999 1。应用校正模型对预测集的30组样品进行黄芩苷含量预测,所得预测均方根差(RMSEP)为0.009 2,r为0.998 7。结果表明,该方法快速、准确,为复方膏剂制备过程中化学成分快速定量和质量控制提供了方法和依据。     

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。     

近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究

以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用３种近红外光谱仪(FT型、CCD型、PDA型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。用偏最小二乘回归(partial least square repression, PLSR)方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r)分别达到0.978 5, 0.931 1和0.890 7,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.410 8(%), 1.914 4(%)和2.531 9(%)。研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。     

蜜瓜品质光谱检测中异常建模样品的综合评判

针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中,异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源,提出异常样品的综合评判方法。为防止漏判,分别针对不同来源,采用基于预测浓度残差、Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别,共判别出9个疑似异常样品。为防止误判,对疑似样品逐一回收,考察其对建模与预测精度的影响。先后回收5个样品后,所建校正模型相关系数r为0.889,均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix,对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix,比未剔除异常样品前所建模型(r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix)精度明显提高,比剔除全部疑似异常样品所建模型(r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix)更稳定,预测精度更高。     

近红外光谱用于皮棉杂质含量预测和分类的研究

采用光纤漫反射光谱采集模式,采集未经预处理皮棉的近红外光谱,对比不同的光谱预处理方式,应用偏最小二乘回归建立皮棉杂质含量预测模型,判别分析法分类皮棉和杂质含量级别。采用一阶微分光谱预处理,使用3个主成分建立的杂质含量PLS模型预测相关系数r为0.906,RMSEC为0.440,RMSEP为0.823; 采用判别分析,分类含有植物性杂质皮棉和纯皮棉,使用15个主成分准确度达到95.4％; 判别含有多类杂质皮棉,分类准确率仅能达到80.9％。而杂质含量级别分类效果不佳。研究表明,皮棉近红外光谱可以预测皮棉中杂质含量等指标,但受到杂质含量、类型和均匀度的影响,后续研究应通过透射采集模式等方法,改善光谱质量,提高预测精度。     

同步荧光技术检测鲜牛乳中掺杂复原乳的可行性研究

近年来随着人们对乳制品需求的不断增加,将复原乳冒充或添加在鲜乳中出售的现象也日益严重,亟需简单、快速的检测方法监测掺假行为。利用同步荧光技术,分别对两种鲜牛乳(未经杀菌的生牛乳和低温处理的巴氏杀菌乳)掺杂复原乳的情况进行了定性判别和定量分析。以各类样本及全部样本的判别正确率作为定性判别模型的评价指标;以相关系数(r)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)作为定量分析模型的评价指标。通过分析牛乳的三维荧光图谱确定同步荧光扫描的固定波长差Δλ值为80 nm;在对图谱进行二阶求导后,偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对生鲜牛乳、巴氏杀菌乳和复原乳的种类判别总正确率可达100%,并且在判断两种鲜乳中是否添加复原乳时,校正集样品的正确率均可达到100%,预测集样品的正确率分别为75%和81.25%,鲜牛乳和复原乳的种类判别模型,以及鲜乳与掺假乳的定性判别模型均取得了良好的效果;PLS回归对同步光谱值与复原乳含量建立线性关系时,两种鲜乳定量模型的r值分别为0.911 2和0.936 7,RMSEC分别为0.042 2和0.038 4,RMSEP分别为0.054 8和0.057 5,鲜乳中复原乳含量的定量分析模型的r值均可达到0.9以上,能对添加量较高的样品进行预测。因此,同步荧光技术可以较为准确、快速的检测鲜牛乳中是否掺杂复原乳。     

实测甘草冠层光谱定量估算甘草酸和甘草苷含量

甘草酸(GA)和甘草苷(LQ)是甘草的两个主要的活性成分, 常用作评估甘草的质量主要指标。首次尝试应用实测甘草冠层的可见-短波红外(Vis-SWIR)高光谱数据定量估算甘草中的GA和LQ含量,利用高效液相色谱方法(HPLC)分别测定甘草中GA和LQ含量作为参考值,通过结合一阶导数预处理和运用Wilk’lambda 逐步回归法选择特征波长等光谱预处理方法,在选择9个最优波段基础上建立偏最小二乘(PLS)回归预测模型,甘草GA和LQ的回归精度R2分别为0.953和0.932,校正集的均方根误差(RMSEC)分别为0.31和0.22, 预测精度R2分别为0.875和0.883,验证集的均方根误差(RMSEP)分别为0.39和0.27。结果显示,用光谱预测模型获得甘草GA和LQ含量预测与HPLC方法获得的甘草GA和LQ含量实测之间具有较高的相关性,说明Vis-SWIR技术从遥感数据中来确定GA和LQ含量的可行性。为野外利用外机载和/或星载高光谱传感器对甘草质量遥感监测提供理论依据。     

基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图

利用野外实时快速获取的土壤光谱进行土壤有机质(SOM)预测与制图是精确农业与土壤遥感制图的必然需要,利用ASD FieldSpec Pro FR野外型光谱仪实时快速获取的光谱数据,去除噪声较大的边缘波段后,进行倒数的对数转换(Log(1/R))为吸收光谱。在分析吸收光谱和光谱指数与SOM关系的基础上,采用偏最小二乘回归法进行SOM的建模预测并借助地统计学方法进行SOM空间变异制图研究。结果表明,建模效果好的指标分别为特征波段(R2=0.91,RPD=3.28),归一化光谱指数(R2=0.90,RPD=3.08),特征波段与3个光谱指数组合(R2=0.87,RPD=2.67),全波段(R2=0.95,RPD=4.36)。光谱指标的克里格制图与实测SOM制图表现出相同的空间变异趋势,不同的指标均达到了较好的预测效果。     

基于高光谱成像技术的多宝鱼肉冷藏时间的可视化研究

提出了一种应用可见-近红外高光谱成像技术快速无损检测多宝鱼肉冷藏时间并实现其可视化的新方法。采集8种不同冷藏时间的共160个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。取120个建模集样本的光谱数据与其相应的冷藏时间建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对40个预测集样本的冷藏时间进行预测,预测决定系数(R2)为0.966 2,预测均方根误差(RMSEP)为0.679 9 d,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的冷藏时间加以预测,采用IDL图像编程技术将不同的时间用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现多宝鱼肉冷藏时间的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的冷藏时间,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的新鲜度状态和分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

厚朴酚近红外光谱的2D-COS解析及其在藿香正气口服液模型中应用

以氘代氯仿为溶剂,以中药化学标准品厚朴酚为载体,采用二维相关光谱(Tow-dimensional correlation spectroscopy, 2D-COS)技术,采集近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR),由氘代氯仿纯溶剂与厚朴酚原始光谱的二维相关同步谱可知,厚朴酚在1 365～1 455, 1 600～1 720, 2 000～2 181和2 275～2 465 nm处有特征吸收,其中1 440 nm为酚基O—H伸缩振动基频的一级倍频谱带,1 679 nm为芳基C—H及与芳基相连的甲基C—H伸缩振动一级倍频谱带,2 117, 2 304, 2 339和2 370 nm为芳基C—H伸缩振动、弯曲振动和变形振动的组合频,2 445 nm为芳基相连的甲基C—H弯曲振动基频二级倍频谱带,这些波段为厚朴酚的特征归属。以藿香正气口服液复杂体系为载体,以厚朴酚光谱解析的特征波段与间隔偏最小二乘(interval partial least squares, iPLS)和组合间隔偏最小二乘(synergy interval partial least squares, SiPLS)筛选的特征波段分别建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)定量模型,模型的决定系数R2_cal 和R2_pre均大于0.99,校正均方根误差(root mean of square error of calibration, RMSEC),交叉验证均方根误差(root mean of square error of cross validation, RMSECV)和预测均方根误差(root mean of square error of prediction, RMSEP)均较小。结果表明,2D-COS技术解析厚朴酚所得波段建立的定量模型与iPLS和SiPLS波段筛选的模型均相对稳定,这使定量模型的波段选择更具有解释性。该研究为中药化学成分NIR光谱解析特征波段的归属提供方法参考,同时为NIR建模波段筛选提供借鉴和指导。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

基于变量优选和快速独立成分分析的黄花梨可溶性固形物可见/近红外光谱检测

为建立预测能力高、稳定性强的可见/近红外漫透射光谱无损检测黄花梨可溶性固形物(SSC)数学模型,对比各种预处理方法、变量优选方法、快速独立主成分分析(FICA)以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)对黄花梨SSC模型的影响,得出最佳的组合方法用于建立黄花梨可溶性固形物(SSC)预测模型。采用Quality Spec型光谱仪采集550~950 nm波段范围内的黄花梨漫透射光谱并采用遗传算法、连续投影算法和CARS(competitive adaptive reweighted sampling)三种方法筛选黄花梨可溶性固形物的光谱特征变量,再结合FICA提取光谱主成分,最后采用LS-SVM建立黄花梨的SSC预测模型。结果显示,采用CARS筛选的21个变量,经FICA挑选出12个主成分数,联合LS-SVM所建立的CARS-FICA-LS-SVM黄花梨SSC预测模型性能最佳,建模集和预测集的决定系数及均方根误差分别为0.974,0.116%和0.918,0.158%,同直接采用PLS方法建模相比,变量数从401个下降到21,主成分数由14下降到12,建模集和预测集决定系数分别上升了0.023,0.019,而建模和预测均方根误差分别下降了0.042%和0.010%。CARS-FICA-LS-SVM建立黄花梨SSC预测模型能够有效地简化预测模型并提高预测模型精度。     

基于偏最小二乘法的三种光谱定量测定LDPE/PP共混物组分含量的比较研究

分别利用中红外(mid-infrared, MIR)、近红外(near-infrared, NIR)和拉曼光谱(Raman)采集了31种不同比例的低密度聚乙烯/聚丙烯(LDPE/PP)共混物样本的光谱,利用偏最小二乘法(partial least-square, PLS)建立了光谱数据与LDPE含量的模型,研究了不同光谱范围和预处理方法对模型准确性的影响,并比较了三种光谱定量测量的准确性。结果表明,对于光谱差异小、存在噪音或基线干扰的谱图,预处理方法和光谱范围对模型的准确性均有较大的影响;经过三种预处理以及选择合适的光谱范围建立的模型决定系数(R2)分别从未处理前的0.887 6,0.849 3和0.875 7提升到0.990 6,0.997 3和0.997 2,校正均方根误差(root mean square error of calibration, RMSEC)则分别从10.15,11.75和10.67降低到2.941,1.561和1.598;三种光谱在经过预处理之后均能够较好地定量测量LDPE的含量,NIR和Raman模型准确性更高,由于两者的测量速度快,因此尤其适合于进行快速、准确的定量测量。     

基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究

利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息,选择有效波段500～820 nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析。对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法,原始光谱、一阶微分、二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响;采用偏最小二乘法、逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果。结果表明,对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后,采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果,应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的,其校正集相关系数(R_c)为0.861,RMSEC为0.627,预测集相关系数(R_p)为0.706,RMSEP为0.873;应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳,校正集相关系数(R_c)为0.928,RMSEC为0.458,预测集相关系数(R_p)为0.818,RMSEP为0.727。研究表明,应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性。