小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术

柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370~988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明:BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因此,利用高光谱成像技术进行柑橘黄龙病的早期诊断具有较高的可行性.     

近红外激发荧光光谱与拉曼光谱快速鉴别马铃薯品种

马铃薯是世界上最重要的食物之一,快速无损的进行马铃薯品种鉴别对其在应用中更好的发挥品种优势具有重要作用。研究了以近红外荧光光谱和近红外拉曼光谱的土豆品种鉴别,并对两者进行了比较。实验采用3个品种共98个土豆样本,随机将其分成校正集(74个)和预测集(24个)。首先使用785nm近红外激光激发,采集所有样本的荧光和拉曼混合光谱,然后从混合光谱中分别提取荧光光谱和拉曼光谱,最后对荧光光谱和拉曼光谱进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),PLS-DA模型采用留一法和全交互验证。结果显示,荧光光谱与拉曼光谱都能够对三个马铃薯品种进行鉴别,其中荧光光谱的PLS-DA模型预测Favorita品种效果较好(灵敏度为1,特异性0.86,准确性0.92),但Diamant品种(灵敏度为0.75,特异性0.75,准确性0.75)和Granola品种(灵敏度为0.16,特异性0.89,准确性0.71)预测的效果较差,而拉曼光谱图很好的解释了马铃薯中的主要营养成分,基于拉曼光谱的PLSDA模型的预测效果(三个品种预测灵敏度,特异性,准确性均为1)比荧光光谱判别效果显著提高。