基于高光谱技术的蛋白粉掺假检测研究

蛋白粉是健身者必备的营养补剂,市场需求在不断增加,一些不法商家为了谋取利益,在蛋白粉中加入廉价的粉末售卖。传统的蛋白粉掺杂的检测方法费时、费力,操作复杂,且成本昂贵。高光谱技术具有易于操作、在不损害实验样本的情况下可快速检测等优点,因此,提出使用高光谱技术以实现蛋白粉掺假检测。在蛋白粉中分别加入质量百分数5%～60%,浓度间隔5%的三类掺假物（玉米粉、大米粉和小麦粉）,并采集所有样本的光谱信息。在对蛋白粉中的玉米粉、大米粉和小麦粉三类掺假物进行定性判别时,首先分别采用卷积平滑（SG）、标准化（Normalize）、多元散射校正法（MSC）、基线校正（Baseline）和标准正态变换（SNV）的预处理方法对光谱数据进行处理,然后建立基于主成分回归（PCR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）的模型,其中基于全波段光谱MSC预处理方法下建立的RF模型最优,其整体准确率达到了100%,其对应的R_P和RMSEP分别为0.997 9和0.018 9。在对蛋白粉中不同掺假物浓度进行定量分析时,对三类掺假样本的光谱分别进行SG,Normalize,MSC,Baseline和SNV的预处理,并建立LSSVM模型;比较不同预处理方法下的各模型之间的性能,在蛋白粉中掺玉米粉、大米粉和小麦粉的LSSVM预测模型最佳预处理方法分别是无、Baseline和Normalize,然后,采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对其筛选,并建立LSSVM模型,三类掺假样本的SPA-LSSVM模型对应的R_P为0.989 0,0.986 0和0.997 9,CARS-LSSVM模型对应的R_P为0.991 0,0.994 6和0.999 1,故三类掺假样本的CARS-LSSVM模型预测效果更佳。研究表明：高光谱技术可以实现对蛋白粉掺假的定性、定量的检测,并且操作简单、检测快速和无损。     

近红外高光谱的脐橙粒化检测研究

脐橙粒化影响消费者食用口感,降低品质,受到广大果农和消费者的关注。脐橙粒化的检测是一项具有挑战性的任务,对品质分级具有重大意义。以不同粒化程度的赣南脐橙为研究对象,探究利用高光谱检测实现对赣南脐橙粒化程度定性判别的可行性。肉眼是无法判断脐橙粒化程度的,因此对脐橙样本做好序号标记后先测光谱再切开判断粒化程度,按照粒化程度分为无粒化（粒化面积为0%）、轻度粒化（粒化面积小于25%）、中度粒化（粒化面积25%～50%）,每类各58个脐橙样品。在这三类脐橙底部均匀取3个点,每类174个样本,共计522个样本数据用作构建原始光谱矩阵。利用近红外高光谱成像系统采集样本397.5～1 014 nm波段内的高光谱图像信息,再利用ENVI4.5软件通过选择感兴趣区域（ROI）提取样本的平均光谱信息。采用主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）三种降维方法对光谱数据进行降维处理,消除无关变量,提取有用信息。原始光谱176个波长,PCA挑选出6个主成分因子,SPA挑选17个特征波长,UVE挑选54个特征波长。以全谱数据和三种降维方法挑选出来的变量作为输入分别建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型。建立的PLS-DA建模方法,PCA-PLS-DA误判率最高为25.58%,UVE-PLS-DA误判率最低为5.38%。基于RBF-Kernel和LIN-Kernel两种核函数下的LS-SVM建模方法,整体上RBF-Kernel建模效果优于LIN-Kernel,UVE波长筛选后建立的模型效果优于其他降维方法且降低了模型的误判率。基于RBF-Kernel的UVE-LS-SVM模型效果最佳,检测精度最高,分类总误判率为0.78%,达到最佳效果。该研究结果表明建立的模型能很好地对不同粒化程度的脐橙进行判别,该模型仅采用30.68%的数据,在降低光谱空间维度的同时还降低了误判率,对促进脐橙产业的品质分级发展具有一定的现实意义。     

基于可见-近红外光谱技术的苹果糖度光照位置优化研究

在利用可见-近红外漫透射光谱技术对苹果的可溶性固形物（SSC）检测时,由于卤素灯光照射在苹果上的位置不同,采集到的苹果光谱中所包含的可溶性固形物信息不同,导致模型得出的结果不同;找到一个最好的苹果光照位置有利于得到最佳的可溶性固形物评价模型。利用多模式可调节的光学结构在相同的实验环境和实验条件下采集了购买于同一水果批发商的尺寸相近但照射位置不同的两批苹果的近红外漫透射光谱,探索苹果可溶性固形物模型建立过程中最佳的照射位置从而得到最佳位置的可溶性固形物评价模型。通过对样品进行光谱采集、糖度真值采集并结合化学计量学方法得出最佳的建模位置,照射位置为上部且光谱没有预处理时的偏最小二乘回归（PLS）模型性能为RMSEC为0.288 2,RMSEP为0.343 6,R_c为0.960 6,R_p为0.934 9;照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PLS模型性能为RMSEC为0.340 7,RMSEP为0.513 3,R_c为0.931 1,R_p为0.863 6;照射位置为上部且光谱没有预处理的主成分分析回归（PCR）模型性能为RMSEC为0.573 6,RMSEP为0.601 4,R_c为0.842 4,R_p为0.800 7;照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PCR模型性能为RMSEC为0.709 2,RMSEP为0.797 4,R_c为0.701 4,R_p为0.670 7,最佳照射位置为苹果上部;进一步地采用多种预处理方法对照射位置为上部的PLS模型进行对比,得到最优模型为MSC-PLS模型,其RMSEC为0.2264 4,RMSEP为0.301 5,R_c为0.966 9,R_p为0.949 9。最后再对相同的46个苹果进行相同的实验操作得到光谱、真值后,代入到建立的MSC-PLS模型中进行外部验证,结果显示外部验证的相关系数为0.930 58,验证均方根误差为0.843 59,验证了建立的MSC-PLS模型的稳定性和可靠性,进一步表明光谱采集位置为苹果上部时的近红外漫透射模型有很好的预测能力,该研究为预测苹果可溶性固形物的检测提供了技术支持。