基于波谱技术的茶树生长与茶叶品质信息快速检测研究进展

波谱技术快速获取茶树生长和茶叶品质信息对提高茶叶生产信息化、产业化水平,保障茶叶品质和安全具有重要意义。阐述了波谱技术在茶树生长和茶叶品质信息快速检测的研究进展和发展趋势。重点介绍了红外光谱,荧光光谱、拉曼光谱、质谱等在茶树生长信息获取(氮、叶绿素、病虫害信息等)、茶叶品种分类、茶叶分级、茶叶内部品质检测(茶多酚、儿茶素、咖啡碱、氨基酸、农药残留等)、茶饮料和加工品的品质检测以及相关检测设备等方面的研究进展和应用情况,简述了茶树生长信息获取方法、传感仪器和产业化应用的研究和发展趋势。选择合适的预处理和化学计量学方法能有效增加模型效果,减少冗余数据,为基于波谱技术便携式仪器的开发提供可能。基于波谱技术便携式仪器和在线检测仪器开发仍是今后实现该技术应用和推广的重点。首次介绍了波谱技术在茶叶生产加工领域的应用成果和研究进展,涵盖茶树生长、茶叶加工、茶叶和茶加工品品质安全等多方面内容,并论述波谱技术在茶叶产业应用存在问题和将来发展趋势。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。