可见/近红外光估测完整柑橘水果可溶性固形物含量的研究

研究用可见/近红外光谱(Vis/NIR spectroscopy)漫透射方式对柑橘类水果的可溶性固形物含量(SSC)进行了无损、快速定量分析.通过自行设计的Vis/NIR光谱系统测定了110个柑橘样品的SSC.82个柑橘样品用来建模,其余28个用来验证模型的性能.对实验室测得的柑橘水果的SSC实际值与Vis/NIR光谱数据进行相关性分析,用光谱定量分析软件中集成的偏最小二乘回归法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立校正和预测模型.对比了不同光谱预处理方法,如微分处理,标准归一化处理(SNV),多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay光谱平滑方法)对模型检测结果的影响.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评价,建立的最好的柑橘水果SSC预测模型的RMSEP=0.538%,r2=0.896.结果表明Vis/NIR可以作为一种准确、快速的无损检测方法来评价柑橘类水果的可溶性固形物含量.     

运动西瓜可见/近红外光谱采集系统及品质检测试验研究

为使可见/近红外漫透射光谱技术用于西瓜品质在线检测,自行设计加工了运动西瓜光谱采集系统,并进行了样品光潜采集.通过运动状态下西瓜光谱与品质指标的建模与预测结果,分析由于运动引起的噪声对光谱的影响,并分别采用最小二乘拟合法、Norris微分滤波等方法进行了光谱的平滑消噪处理,分析这些方法对光谱的平滑消噪效果及对建模与预测结果的影响,发现Norris微分滤波法更适合本系统采集到的两瓜光谱的平滑消噪处理,改善了光谱的平滑性,提高了建模与预测精度;建立了运动西瓜的可溶性固形物含量与可见/近红外光谱的相关关系模型,校正相关系数为0.895,均方根校正标准偏差RMSEC为0.549,均方根预测标准偏差RMSEP为0.760.     

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.     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法(PLS)对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入.通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测.PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,:RMSEP为0.112,Bi-as为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为00.863,RMSEP为0.171,Bias为0.024.结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础.     

西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响

西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以"京秀"西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP=0.684°Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP=0.629°Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP=0.721°Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。     

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°Brix,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.     

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.     

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。     

近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究

旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1800nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.8517,预测样本均方根误差为0.8793。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。     

基于可见近红外高光谱的菠菜硝酸盐快速无损测定研究

应用可见近红外反射高光谱技术探讨了菠菜叶片硝酸盐含量的无损检测方法.利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析法(PCP)分别建立了菠菜叶片硝酸盐含量与反射高光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围下模型的预测性能进行了比较分析.结果表明,原始反射光谱经平滑后一阶微分处理,模型的预测性明显提高;PCR模型的预测结果要略好于PLS模型;异常值剔除之后,全波段范围内用平滑后一阶微分光谱建立的PLS和PCR模型能较好地预测菠菜硝酸盐含量,经独立测试集(n=13)检验,实测值和预测值的相关系数分别为0.94(PIS模型)和0.95(PCR模型),预测均方根误差分别为128.2 mg·kg-1(PLS模型)和120.8 mg·kg-1(PCR模型).研究表明应用可见近红外反射高光谱来定量无损检测蔬菜的硝酸盐含量是可行的,为今后蔬菜叶片硝酸盐含量的快速无损测定提供了理论依据.     

苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明:应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。     

基于光谱技术和连续投影算法的润滑油品牌快速鉴别研究

为了实现润滑油品牌的快速无损检测,提出了一种基于可见/近红外光谱透射技术与连续投影算法相结合的润滑油品牌快速鉴别新方法。采用连续投影算法对6种润滑油的可见/近红外光谱数据进行波长变量的筛选,再结合偏最小二乘法建立润滑油品牌的鉴别模型。结果表明,鉴别模型的相关系数r为0.9721,预测均方根误差RMSEP为0.4055,鉴别正确率为91.7%。说明提出的连续投影算法结合偏最小二乘算法具有很好的预测效果。     

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.     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力.本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度.研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低,说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力.     

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。