基于可见/近红外透射光谱的孵化早期受精鸡蛋的判别

在种鸡蛋孵化过程中,部分种蛋由于未受精不能正常出雏,不但会造成大量浪费,还有可能引起霉菌感染其他种蛋,利用可见/近红外透射光谱分析技术可以对种鸡蛋中的受精蛋和无精蛋进行检测。为研究孵化初期无精蛋最佳的判别时间,本文通过对孵化环境下种鸡蛋品质随时间变化的研究,最终发现在孵化24h内的种鸡蛋品质还在新鲜状态,在72h后的种鸡蛋品质变为不可食用级别,最终发现36h内是最佳的判别时间。研制了基于可见/近红外透射光谱的静态采集系统,并使用该系统进行了光谱采集。对比同一品种不同样品及不同品种的光谱建模效果,剔除了由蛋黄与蛋壳颜色造成的样本光谱差异区域,选取的有效光谱波段为355~590和670~1 025nm。采用主成分分析法进行预处理,通过不同时间、不同主成分数建模效果的比较,确定最佳的主成分数。同时采用多元散射校正、附加散射校正、导数校正与主成分分析的光谱预处理方法在不同的建模方法下进行对比,并考虑到实际应用与最终的生产效益,建立了有效的判别模型。最佳判别模型为使用24h时采集光谱且采用主成分分析法进行数据预处理并使用Fisher算法建立的模型,判别准确率能达到87.18%。该研究为早期受精蛋与无精蛋的无损伤在线鉴别提供了一种新的方法。     

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。     

茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究

分别采集了茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类茶叶共120个样本,利用NIRSystems6500型近红外光谱分析仪对样本进行光谱测量,应用近红外光谱分析技术对茶叶进行定性和定量分析。采用主成分分析法,结合聚类分析法,对4种类别的茶叶进行定性鉴别,通过对不同光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立了最优定性判别定标模型。同时,采用修正的偏最小二乘法,比较不同光谱预处理方法对定标模型的影响,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱含量的定量分析模型,并对未知样本进行预测。定性分析模型的种类识别准确率达到100％,定量分析模型的决定系数均大于0.91,相对分析误差RPD均大于3。结果表明,利用NIRS分析技术可以快速定性和定量分析鉴别茶叶的类别和成分含量。     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%, 75%, 100%,拒绝率分别为100%, 87%, 88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测

利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果：模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果：模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。     

模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再...     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000～10 000 cm-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE(uninformative variables elimination),SPA(successive projections algorithm)及CARS (competitive adaptive reweighted sampling)方法对光谱变量进行优选,再应用PLS(partial least squares)建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052～8 000 cm-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。     

棉籽油分含量近红外无损检测分析模型与应用

棉花是一种重要的油料作物。建立快速、无损检测棉花种子含油量的方法,对于棉花油分育种工作中的材料鉴定、筛选具有重要意义。利用近红外光谱仪采集118份不同油分含量棉花种籽的近红外漫反射光谱,结合化学方法测定验证,建立了棉籽油分含量快速无损检测的近红外模型。光谱预处理方法采用一阶导数＋多元散射校正(MSC),光谱范围5 446～8 848 cm-1,主成分维数为5,以基本覆盖陆地棉棉籽含油量范围的106份试验材料为校正样品集,利用偏最小二乘法(PLS)建立了棉籽仁油分含量近红外反射光谱(NIR)校正模型。校正模型决定系数R2=0.975,校正标准差SEC=0.67。用外部验证样品集进行外部验证,对所建模型的实际预测能力进行检验。结果表明,油分含量预测值与化学值相关系数r=0.978,预测结果误差范围0.1%～1.7%,建立的模型具有很好的预测性。利用建立的模型对784份育种材料进行了油分含量预测,结果显示,该模型应用可以加快棉花育种材料的油分鉴定。     

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。     

随机森林算法的水果糖分近红外光谱测量

近年来,有关水果糖分等内部品质的近红外光谱测量方法研究很多,并有部分商业化仪器问世。但由于近红外光谱复杂多变,模型的传递性较差,往往所建模型只能针对特定品种甚至特定产地的水果。随机森林(RF)是一种基于决策树的集成算法,通过对分类回归树(CART)模型的集成来提高预测精度。相对于偏最小二乘法(PLS),多元线型回归法(MLR)等方法,随机森林回归方法对非线性数据的解析能力较强。考虑到RF模型的随机性, 通过调试决策树数量(ntree)和分裂变量数目(mtry)等变量来进行模型优选。尝试使用随机森林对不同种类的水果(苹果、梨)糖分进行预测。实验表明,对于同一种类的水果,随机森林和PLS的建模和预测结果均较好。但对于不同种类的水果,随机森林明显增加了模型的预测能力,将建模R2由PLS的0.878提高到了0.999,将建模的RMSEC由0.453降低到了0.015。经过独立的预测集样品对最优RF模型进行检验,预测R2由PLS的0.731提高到为0.888,预测RMSEP由1.148降低到0.334。随机森林在对多种水果糖分预测时,具有明显的优势。这一研究证明了随机森林有望应用于多种水果糖分的近红外光谱测定,进而解决模型的普适性和传递性问题。     

皮棉杂质透射检测及成像目标增强方法

由于皮棉中白色或无色的杂质与皮棉反射特性相似，现有的光谱反射成像检测方法具有一定 的局限性.对皮棉杂质的光透射成像检测方法进行深入研究.在分析杂质及棉纤维透射特性基 础上，建立了光透射成像机理模型.研究了光透射成像系统中光源种类、光源能量、棉层厚 度及皮棉运动速度对成像目标的影响.根据棉层中透射光子的传播特性，提出利用高速CCD俘 获非漫射光子及统计滤波处理方法以增强成像目标，并分析了高速CCD曝光时间与成像目标 清晰度的量化关系.结果表明，所提出的光透射检测及成像目标增强方法，可获得清晰的目 标图像特征，检测结果与实际相符，此方法不仅为检测皮棉中各种白色或无色杂质提供一种 有效途径， 而且还可推广到红外及其他波段的成像系统中，对于微弱目标的透射成像检测 提供一种新的思路. 关键词： 皮棉杂质 透射成像 准直线光子 目标增强 统计滤波     

浸入式可见/近红外光谱的雨生红球藻叶绿素含量研究

探讨了采用浸入式可见/近红外光谱技术对雨生红球藻叶绿素含量快速检测的可行性。通过选择最优的预处理方法,比较全波段偏最小二乘回归(PLS)建模和连续投影算法(SPA)提取特征波长后PLS建模的结果,选出最优模型。SPA-PLS模型对叶绿素a与叶绿素b含量预测效果均优于全波段PLS模型,叶绿素a,b的RPD值分别达到2.946 1和1.902 3。表明,光谱在预处理后结合建模算法能够实现叶绿素a,b含量较好的预测,叶绿素a的预测效果要好于叶绿素b。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

Variables selection for quantitative determination of cotton content in textile blends by near infrared spectroscopy

Investigations were initiated to develop near infrared (NIR) techniques coupled with variables selection method to rapidly measure cotton content in blend fabrics of cotton and polyester. Multiplicative scatter correction (MSC), smooth, first derivative (1Der), second derivative (2Der) and their combination were employed to preprocess the spectra. Monte Carlo uninformative variables elimination (MCUVE), successive projections algorithm (SPA), and genetic algorithm (GA) were performed comparatively to choose characteristic variables associated with cotton content distributions. One hundred and thirty-five and fifty-nine samples were used to calibrate models and assess the performance of the models, respectively. Through comparing the performance of partial least squares (PLS) regression models with new samples, the optimal model of cotton content was obtained with spectral pretreatment method of 2 Der-Smooth-MSC and variables selection method of MCUVE-SPA-PLS. The correlation coefficient of prediction (r_p) and root mean square errors of prediction (RMSEP) were 0.988% and 2.100%, respectively. The results suggest that NIR technique combining with variables selection method of MCUVE-SPA has significant potential to quantitatively analyze cotton content in blend fabrics of cotton and polyester; moreover, it could indicate the related spectral contributions.     

基于舌诊NIR反射光谱血清总蛋白含量的无创测量

采用舌诊近红外反射光谱对人体血清总蛋白(TP)含量进行无创检测。采集58例舌尖反射光谱进行反射率归一化并记录相对应的血清总蛋白生化分析值,将样本分为训练集和预测集,运用主成分分析结合BP神经网络法和偏最小二乘算法分别建立预测模型。主成分分析结合BP神经网络模型对预测集进行预测,平均相对误差为7.35%,均方根误差为3.069 1 g·L-1,相关系数为0.902 1。偏最小二乘模型对预测集进行预测,平均相对误差为4.77%,均方根误差为0.130 1 g·L-1,相关系数为0.971 8。实验结果证实了舌诊近红外反射光谱可以较为准确地用于总蛋白含量的无创检测。     

近红外漫反射光谱法快速测定天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量

针对天然纤维素清洁制浆新型连续生产工艺,提出了采用近红外漫反射光谱测定天然纤维素(棉、木浆粕)清洁浆料中α-纤维素含量。收集了142个天然纤维素清洁浆料样品,采用GB/T 9107—1999方法(化学分析方法)测定其α-纤维素含量。通过粉碎预处理提高样品的均匀性,继而压入旋转杯采集光谱。采用簇类独立软模式(SIMCA)方法建立了有效的棉浆粕和木浆粕的分类模型,模型识别率达到100%。基于偏最小二乘(PLS)法分别建立的全部样品以及分类棉、木浆粕的α-纤维素含量定量校正模型相关系数分别为0.954,0.911和0.839,SEP分别为2.4%,1.2%和1.6%,模型预测精密度与GB方法的允差接近,表明该方法是可行的,且操作简单,分析速度快,对提高天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量分析效率和指导其连续生产具有积极意义。