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。     

便携式近红外和可见光光谱仪检测水稻水分含量方法比较研究

使用便携式近红外(901～1 650 nm)和可见光(400～900 nm)光谱仪结合多变量分析方法无损检测水稻水分含量，选用100种不同品种的水稻并采集其光谱信息，其中粳稻52种，籼稻34种，糯稻14种。采用GB 5009.3—2016中的直接干燥法测定每种水稻样本的水分含量。利用蒙特卡洛偏最小二乘法(MCPLS)剔除水稻样本中的异常值，基于近红外和可见光光谱的数据集分别剔除8个和4个异常值。采用基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)按照3:1的比例划分样品，近红外和可见光数据集分别得到69、 72个校正集和23、 24个预测集。采用正交信号校正(OSC)、多元散射校正法(MSC)、去趋势变换(De-trend)、标准正态变换(SNV)、基线校正(Baseline)、 Savitzky-Golay卷积导数(S-G导数)、标准化(Normalize)、移动平均平滑(moving average)、 Savitzky-Golay卷积平滑处理法(S-G平滑)共9种算法对原始光谱数据进行预处理，基于近红外和可见光光谱的OSC、 SNV和OSC、 Moving average预处理效果较好...     

基于近红外光谱技术快速无损检测大豆含水量

为了研究近红外光谱法快速无损检测大豆含水量的可行性,在室内通过FieldSpec4高分辨地物光谱仪对100份大豆样品进行光谱数据测量,经过平滑、求导、多元散射校正等七种不同的光谱预处理变换之后,利用主成分回归分析方法(PCR)和偏高最小二成回归分析方法(PLSR)分别建立大豆含水量高光谱估测模型。结果表明,基于原始光谱的一阶导变换建立的偏最小二成回归模型预测精度最高,其校正集和预测集的相关系数和均方根误差分别为R_c~2=0.74、R_p~2=0.85,RMSE_c=0.30,RMSE_p=0.45,近红外光谱技术可用于快速无损检测大豆含水量。     

近红外漫反射光谱中散射对化学定量分析模型的影响

结合国内外研究发展现状,分析了近红外光谱分析与检测技术中影响模型稳健性及预测模型精度的原因,特别是散射的影响。阐述了近红外光与样品组织之间的相互作用机理,及近红外光谱法定量分析模型中散射对漫反射光的影响,总结了光学方法中光学特性参数(散射系数、吸收系数)的主要检测技术的研究进展。探讨了近红外光谱检测与分析技术为基础的定量模型中为改善、增强模型稳健性所用的方法及效果,如中心化、附加散射校正(MSC)等预处理算法;偏最小二乘法(PLS)、主成分回归方法(PCA)等不同的多元校正方法。采用现有的数据预处理方法,可以改善散射对模型的稳健性的影响,但要在浓度范围较大、样品物理状态复杂的情况下消除散射引起的模型预测误差仍需要探索新的方法。     

近红外光谱技术在小麦条锈病菌和叶锈病菌定性识别和定量测定中的应用

利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)和定量偏最小二乘法(QPLS)分别实现了小麦条锈病菌和叶锈病菌的定性识别和定量测定。获取两种锈菌单一夏孢子样品各50个以及条锈病菌纯度为2.5%~100%的混合样品120个。采集样品光谱后,将两类样品均按2∶1的比例分为建模集和检验集,在4 000~10 000cm-1内采用内部交叉验证法建模。散射校正预处理方法下、主成分数为3时,定性识别模型的建模集和检验集识别准确率均为100.00%。"极差归一+散射校正"预处理方法下、主成分数为6时,定量测定模型建模集的决定系数(R2)、校正标准差(SEC)、平均相对误差(AARD)分别为99.36%,2.31%,8.94%,检验集的R2、预测标准差(SEP)、AARD分别为99.37%,2.29%,5.40%。结果表明,利用该方法对这两种锈菌定性和定量分析是可行的。本研究为植物病原菌的定性识别和定量分析提供了一种基于近红外光谱技术的新方法。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

近红外光谱技术结合化学计量学快速测定杜仲中松脂素二葡萄糖苷和京尼平苷酸的含量

应用近红外光谱技术并结合化学计量学建立杜仲中松脂素二葡萄糖苷(PDG)和京尼平苷酸(GPA)含量测定模型。以积分球漫反射方式采集近红外光谱数据,应用一阶微分、多元散射校正(MSC)等优选光谱数据预处理方法和竞争自适应加权采样(CARS)筛选最优波长变量,采用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证法建立PDG和GPA的定标模型。PDG和GPA的定标模型显示出良好的预测效果,其校正集的相关系数分别为0.961 5和0.958 3,交互验证均方差分别为0.001 5和0.006 4。表明此快速预测模型准确可靠,适合快速测定杜仲中的PDG和GPA,为杜仲质量控制在线化提供了新思路。     

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。     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

近红外光谱用于杉木木材强度分等的研究

利用近红外光谱技术对木材强度分等进行了研究.选择 1000～1400 nm波段,结合偏最小二乘法,在木材强度和近红外光谱数据间建立了校正模型,校正模型的相关系数(r)为0.89,校正标准误差(SEC)为6.30 MPa.利用校正模型对35个未知样品的强度进行预测,根据近红外预测值和实测值分别对木材样品进行分等,A级预测...     

PLS-DA法判别分析木材生物腐朽的研究

利用近红外光谱结合PLS-DA判别分析方法可用于食品、药品和农产品等的快速识别或检测,因此,研究利用近红外光谱结合PLS-DA方法来检测木材的生物腐朽。研究结果表明：应用近红外光谱结合PLS-DA方法对培训集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均超过0.94,SEC和SEP都低于0.17; 利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现该模型对未腐朽、白腐和褐腐三种类型样本的判别准确率均为100%(偏差均小于0.5); 与SIMCA法相比,PLS-DA法对木材生物腐朽样本的判别准确率更高,说明应用近红外光谱结合PLS-DA方法能快速地检测到木材的生物腐朽,并能准确地判别出木材的生物腐朽类型。     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施。为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3∶1划分训练集和预测集样本数,其中校正集为200个、验证集为70个。采用叶绿素荧光光谱采集系统对茶叶藻斑病、正常叶片进行光谱采集,其中采集参数设置为：积分时间20 ms,激光功率40 mW。分别分析了患病叶片和正常叶片的光谱响应特性,总体上看,三种叶片光谱主要存在吸收强度差异,光谱走势基本一致。在685和740 nm附近存在叶绿素的荧光峰,其差异主要表现在正常叶片光谱较另外两种叶片光谱吸收强度较高,而重度病害强度最低。然后使用多项式平滑（Savitzky-Golay）对原始光谱进行平滑和降噪处理,建立了偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,在PLS-DA建模集模型中,误判样品数为3个,误判率为3%;PLS-DA预测集模型中,误判样品个数为5个,误判率为7.1%。然后建立4种不同核函数的支持向量机模型进行比较得到,由RBF作为核函数,经主成分分析法(PCA)降维后的变量建立的SVM模型误判率最低,准确率达到95.72%,最后采用PCA结合线性判别分析方法（LDA）建立的模型效果最好,准确率达到98.9%。其中最优主成分数的选取由留一验证法取得,选用前10个主成分进行建模时,交叉验证准确率最高,达98%。通过模型对比得到PLS-DA建模集和预测集精度都达到90%以上,以四种核函数建立的支持向量机模型中,径向基核函数模型效果较优,达到95.72%。经主成分分析后建立的LDA效果最好,识别率为98.9%。该研究采用叶绿素荧光光谱结合化学计量学对茶叶病害进行识别,为茶叶病害的快速、准确预测提供一种新方法。     

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。     

近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用

为寻求低廉、快速有效地签别羊肉产地来源的方法,对来自内蒙古自治区锡林郭勒盟、呼伦贝尔市和阿拉善盟三个牧区,及重庆市和山东省菏泽市两个农区共99份羊肉样品进行近红外光谱扣描,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA+LDA),以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对光谱数据进行了分析,建立了羊肉产地来源的定性判别模型.结...     

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。     

宽度学习的虾新鲜度检测方法

为了提升虾新鲜度判别的准确性,提出了一种基于宽度学习(BLS)的虾新鲜度检测方法。首先采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量校正（SNV）和直接正交信号校正（DOSC）对不同冷藏天数虾的原始高光谱进行预处理,再使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）将预处理之后的数据可视化,可视化结果表明DOSC聚类效果最佳。然后使用随机森林（RF）、主成分分析（PCA）和二维相关光谱分析（2D-COS）对经DOSC预处理之后的光谱数据进行特征选择。最后基于选择的特征波长对虾新鲜度进行建模分析。将宽度学习（BLS）首次用于虾新鲜度建模,同时与偏最小二乘判别（PLS-DA）和极限学习机（ELM）等经典判别模型做比较。研究结果表明RF方法最大限度地消除了光谱中的冗余信息,而BLS与线性建模方法PLS-DA以及非线性建模方法ELM相比,准确率更高并且判别时间更短,因此RF-BLS组合模型获得了最佳新鲜度判别效果,表明高光谱成像技术结合宽度学习识别虾的新鲜度是可行的,可以为在线检测虾新鲜度系统的开发提供理论依据。     

茶叶夹杂昆虫异物THz光谱检测研究

中国红茶因其悠远的文化底蕴和多种保健功效而广受推崇。红茶经杀青、揉捻、晒干、筛选、干燥制成成品。但复杂的加工工艺也增加了物理污染的风险,在加工过程中难免会夹杂非茶类异物。物理污染属于随机事件,占食品安全投诉事件的19.8%。降低食品污染是未来造成厂家与消费者、进出口贸易双方争议的关键。昆虫等有机异物尚属于X射线不可检测范畴的食品异物,但昆虫异物混入频率较高,容易造成消费投诉,迫切需要开发相应的无损检测方法。太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术作为一种新兴的检测技术,在农产品、食品以及药品无损检测方面均具有良好的应用潜力。THz具有良好的低能透射和指纹光谱特性、且无电离辐射损伤,能透过食品基质获取潜藏异物的光谱和图像信息,是农产品、食品无损检测的较佳选择。为了实现茶叶夹杂低密度有机异物的高效检测,本文基于THz光谱技术,探索红茶夹杂昆虫异物的无损检测新方法。在0.2～3.0 THz范围内,采集了红茶基质、昆虫异物以及夹杂昆虫异物红茶的THz光谱。分析了茶叶基质和昆虫异物的THz吸收系数和介电损耗响应特性,从频谱图可以看出茶叶基质与昆虫异物的THz吸收系数和介电损耗存在显著的差异,主要由昆虫异物的蛋白质和脂肪成分引起,这奠定了红茶夹杂昆虫异物的THz光谱检测基础。但茶叶与昆虫异物吸收系数均无明显的特征峰,且在2.0～3.0 THz高频波段内存在较为明显的噪声。采用主成分分析方法分别对吸收系数和介电损耗进行降维处理,通过得分图可以判断出红茶基质与夹杂昆虫异物的红茶之间存在明显的区别,且吸收系数的聚类效果优于介电损耗系数。分别选取0.5～1.0 THz范围的THz吸收系数和介电损耗为输入向量,建立了支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）判别模型。实验结果表明,基于THz吸收系数的LDA判别模型精度最高,新样品的正确识别率为73.68%。这说明应用THz时域光谱无损检测红茶夹杂的昆虫异物具有可行性,同时THz光谱结合模式识别算法为茶叶夹杂昆虫异物无损检测提供了新方法,也可为其他农产品和食品检测提供参考。     

小麦呕吐毒素污染可见/近红外光谱快速筛查方法研究

小麦不仅是我国主要的粮食品种,也是一种重要的饲料和工业原料。小麦易受赤霉病感染从而产生呕吐毒素,学名脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）,具有一定致癌性,对人畜健康构成严重威胁。尤其近年来极端异常气候频发,小麦DON污染风险呈不断上升趋势,已成为影响其产品质量安全的主要因素。然而,传统DON检测方法过程繁琐、耗时费力,因此发展一种快速、低成本且适用于在线的检测方法对小麦安全生产及加工具有重要意义。首先从江苏各地收集不同赤霉病感染程度的小麦样品200份,磨粉后利用超高效液相色谱-串联质谱联用法（UPLC-MS/MS）测定小麦中DON含量,再利用光谱仪在线采集小麦的可见/近红外光谱。数据处理步骤为：采用多元散射校正以及二阶导数对光谱进行预处理,同时根据竞争性自适应权重取样算法提取特征波长,最后利用线性判别分析（LDA）与偏最小二乘判别分析法（PLS-DA）建立小麦粉样品的定性分析模型（以国家标准1 000 μg·kg-1为界限）,根据偏最小二乘回归（PLSR）建立小麦粉样品DON含量定量分析模型。UPLC-MS/MS结果表明小麦DON污染风险较高,所测样品超标率约为50%。可见/近红外光谱分析表明不同DON含量小麦样品光谱特征具有一定的差异,原始光谱和二阶导数谱图可看出1 420 nm处DON含量越高,吸光度越低。由于DON绝对含量低而光谱仪的检测限有限,通过主成分分析未能发现明显的聚类趋势,但根据全光谱以及特征光谱所构建的LDA与PLS-DA判别模型均能够对超标和未超标样品进行快速识别与筛查,最佳识别率达87.69%。从定量分析结果来看,所构建的小麦样品DON含量的PLSR模型结果不太理想,最优模型结果：预测集相关系数（r_p）为0.688,均方根误差（RMSEP）为727 μg·kg-1,相对分析偏差（RPD）值为1.38,模型精度和稳健性有待进一步提升。利用可见/近红外光谱和化学计量学方法,实现小麦DON含量超标与否的在线判别与筛查,为我国小麦产品质量安全快速检测提供了技术参考。但对DON含量的定量分析还需要进一步研究,探究外部因素对模型的影响,并拟扩大样品量,收集不同地区、不同品种的小麦样品,提高模型的精度及普适性。     

苹果霉心病光谱在线检测的摆放姿态及建模方法优化研究

苹果营养丰富、口味酸甜,是深受大众喜爱的一种水果。苹果霉心病是一种真菌侵染果实病害,隐蔽性极强,一般在近成熟期果实内部发生霉变,肉眼从外观观察难以分辨,市面上大多数品种的苹果都受其影响。霉心病病果重量变轻、口感变差,严重的甚至不能食用,对经济效益的影响巨大。采用可见近红外光谱分析技术,使用微型光谱仪在线无损检测苹果霉心病,针对4种苹果在线输送时摆放姿态（竖放柄朝上、竖放柄朝下、横放柄朝输送方向和横放柄垂直输送方向）的判别效果进行了优化分析。首先使用主成分分析对600～900 nm波段的透射光谱提取主成分后分别建立线性判别分析（LDA）、马氏距离（MD）和K近邻法（KNN）模型并对校正集和预测集的判别准确率进行对比;其次对600～900 nm波段中心化预处理后建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型并给出4种摆放姿态的判别效果;最后使用两种机器学习算法极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）分别建立霉心病判别模型进行预测。对比上述所有6种判别模型,通过观察4种摆放姿态整体的判别效果得到最佳的建模方法为PLS-DA,其中竖放柄朝上和竖放柄朝下摆放的判别准确率都为93.75%,其他2种摆放姿态的判别准确率也都超过85%,再根据PLS-DA模型波段变量投影重要性指标得分值分布提取特征波段690～720 nm重新建立模型,对比4种摆放姿态效果最好的是竖放柄朝上摆放,其预测集的判别准确率达到93.75%,并且对病果的判别效果最佳。研究结果表明PLS-DA可以作为判别苹果霉心病一种有效方法,竖放柄朝上摆放可以作为苹果霉心病在线检测时一种有效姿态。     

荧光光谱成像技术结合主成分分析与Fisher判别快速鉴别肉苁蓉

为探究一种快速、可靠的肉苁蓉属中药材检测方法,实验采用荧光光谱成像技术结合模式识别方法对肉苁蓉属三种中药材：荒漠肉苁蓉、管花肉苁蓉和沙苁蓉进行鉴别研究。实验中发现肉苁蓉样品存在较显著的荧光特性,采集来自不同产地、不同批次以及不同超市购买的三种肉苁蓉属药材的40个样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得450～680 nm波段范围内的光谱数据作为鉴别分析的研究对象,应用主成分分析法(PCA)对三种肉苁蓉的光谱数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对三种肉苁蓉进行鉴别。分别比较多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正变换(SNV)以及一阶微分(FD)三种数据预处理方法对鉴别模型的影响,并根据主成分的累积贡献率和主成分因子数对判别模型效果的影响对主成分因子数进行优化。分析结果表明：一阶微分预处理后提取前四个主成分进行Fisher判别的鉴别效果最佳,PCA结合Fisher判别建立肉苁蓉属三种药材的判别模型原始判别的准确率达到100%,交叉验证的准确率达到95%。由此可见,利用荧光光谱成像技术结合主成分分析及Fisher判别对肉苁蓉属三种药材的鉴别分析是可行的,而且具有操作简便、快速、可靠等优点。