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1.
应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。  相似文献   
2.
微藻种类的鉴别和分类是研究微藻生理生化特性的基础和前提。微藻细胞中主要包含五种生物分子,包括蛋白质、糖类、油脂、核酸和色素,在不同藻种会有不同的比例含量,常常作为藻种鉴别的一种依据。文章探讨了采用激光共聚焦显微拉曼技术快速鉴别普通小球藻(Chlorella sp.)、莱茵衣藻(Chlamydomonas sp.)两种不同藻种的可行性。通过在相同光照时间、强度和相同培养基的条件下培养的两种微藻,利用琼脂固定法固定微藻细胞,在514.5nm的激光下采集了不同藻种及其不同生长时期的拉曼光谱曲线,并通过rolling circle filter(RCF)算法去除荧光背景,然后采用去基线、卷积平滑等预处理方法得到两种藻种各40个样本的曲线。从80个样本中随机抽取50个样本训练建模,剩下的30个样本作为独立的验证集。对光谱数据采取不同的预处理方法,采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)全波段建模建立光谱响应特征与普通小球藻、莱茵衣藻的关系模型,比较了不同预处理程度的效果。结果表明:利用激光共聚焦显微拉曼技术,基于不同藻种色素含量比的差异,同时结合化学计量学方法,可以快速、有效地将两种藻种鉴别出来。所提出的最大谱峰比值标准化法处理样本,当阈值为±0.5时,预测正确率达到100%,当阈值为±0.2时,预测正确率达到86.67%,表明所提出的新方法能在藻种鉴别和分类领域具有较高的可行性。  相似文献   
3.
微藻高效培养是微藻生物能源开发利用的关键和前提,而在营养充足的培养条件下生长迅速但较易受到环境污染和影响,因此微藻生长过程中对其生长状况进行监测意义重大。高光谱成像技术同时拥有丰富物质品质信号的优点和图像包含丰富品质分布空间信息的优点,可为微藻的快速无损检测提供新的方法和手段。分别采集小球藻、球等鞭金藻和螺旋藻三种微藻各45个样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。利用连续投影算法(SPA)波长优选之后,取30个建模集样本的光谱数据与其相应的生物量建立多元线性回归(MLR)模型,对15个预测集样本的生物量进行预测,小球藻、球等鞭金藻和螺旋藻预测相关系数(r)分别为0.950,0.969和0.961,预测均方根误差(RMSEP)为0.010 2,0.010 7和0.017 1,获得了较好的预测精度。最后,用所建MLR模型对预测集图像上每个像素点的生物量加以预测,采用Matlab图像编程处理将不同的生物量用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现藻液生物量的可视化。研究结果表明,高光谱成像技术对小球藻和螺旋藻藻液生物量的可视化效果较好,对球等鞭金藻的预测效果还需要进一步改进。本研究为实现微藻生长信息的快速获取和进一步开展微藻生物质能源利用奠定了一定的研究基础。  相似文献   
4.
提出了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱透射技术快速鉴别蜂蜜品牌的新方法。用独立组分分析方法获取蜂蜜的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段,作为人工神经网络的输入建立蜂蜜品牌的鉴别模型。建立了一个三层的BP神经网络模型,各层传递函数采用S型(Sigmoid)函数,并设置网络输入层节点数为9,隐含层节点数为10,输出层节点数为3。每个品牌25个样本,3个品牌共75个样本,用来建立BP神经网络模型,剩余的3个品牌各5个样本用于预测,鉴别准确率达100%,模型的拟合残差为8·245365×10-5。说明基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为蜂蜜的品牌鉴别提供了一种新方法。  相似文献   
5.
利用共聚焦显微拉曼光谱仪获取生长在三种氮营养条件下(氮胁迫、氮正常、氮饱和)培养的蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)的拉曼光谱,通过拉曼散射光谱信息对微藻在不同氮胁迫下生长情况及油脂变化进行研究。对油脂拉曼特征峰值比值作气泡图以直观表达油脂积累量,该气泡图与尼罗红荧光图像具有良好的相关性。光谱信号经预处理后,利用主成分分析(PCA)对全波段进行分析,获得相应的主成分变量,通过线性判别分析(LDA)建立分类模型。利用PCA获取的主成分变量建立的LDA预测模型对三种氮营养条件的预测正确率分别是80%,93.3%,86.7%。基于油脂特征位移(RS)处的比率建立的LDA分类模型对三种氮营养条件的分类正确率最高达到86.7%。研究结果表明,利用拉曼技术对微藻生长的不同氮胁迫条件鉴别是可行的,且随着氮胁迫影响的时间增加,油脂的积累差异就越大。  相似文献   
6.
基于显微拉曼检测蛋白核小球藻鉴别丁草胺及草甘膦   总被引:1,自引:0,他引:1  
以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)作为鉴别载体,利用共聚焦显微拉曼光谱仪分别获取生长在除草剂草甘膦、丁草胺污染水体以及正常水体的蛋白核小球藻β-胡萝卜素的拉曼光谱信息,对2种除草剂进行了鉴别.利用预处理后的光谱信号,建立偏最小二乘回归(PLS)预测模型及线性判别分析(LDA)分类模型.当阈值为±0.3时,全波段建立的PLS模型对草甘膦和丁草胺的预测正确率高达83.33%,特征峰建立的LDA分类模型对2种除草剂的分类正确率均达到了100%.结果表明,利用蛋白核小球藻为载体对丁草胺和草甘膦2种除草剂进行鉴别是可行的,且LDA分类模型更适合除草剂的分类研究.  相似文献   
7.
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   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
8.
基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究   总被引:5,自引:5,他引:0  
为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异.同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型.该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络.4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测.预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%.说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法.  相似文献   
9.
提出了基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、载荷系数法(x-loading weights,x-LW)和格拉姆-施密特正交(gram-schmidt orthogonalization,GSO)提取特征波长的高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。首先获取380~1 023nm波段范围内70个健康和70个染病番茄叶片的高光谱图像信息,然后提取健康和染病叶片感兴趣区域(region of interest,ROI)的光谱反射率值,建立番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)鉴别模型,建模集和预测集的鉴别率都是100%。再通过SPA、x-LW和GSO提取特征波长(effective wavelengths,EW),并建立EW-LS-SVM和特征波长-线性判别分析(ew-linear discriminant analysis,EW-LDA)鉴别模型。结果显示,每个模型的鉴别效果都很好,EW-LS-SVM模型中预测集的鉴别率都达到了100%,EW-LDA模型中预测集的鉴别率分别是100%,100%和97.83%。基于SPA,x-LW和GSO所建模型的输入变量分别是4个(492,550,633和680nm),3个(631,719和747nm)和2个(533和657nm),较少的特征波长便于实时检测仪器的开发。结果表明,高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,SPA,x-LW和GSO都是非常有效的特征波长提取方法。  相似文献   
10.
基于高光谱成像技术的多宝鱼肉冷藏时间的可视化研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种应用可见-近红外高光谱成像技术快速无损检测多宝鱼肉冷藏时间并实现其可视化的新方法。采集8种不同冷藏时间的共160个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。取120个建模集样本的光谱数据与其相应的冷藏时间建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对40个预测集样本的冷藏时间进行预测,预测决定系数(R2)为0.966 2,预测均方根误差(RMSEP)为0.679 9d,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的冷藏时间加以预测,采用IDL图像编程技术将不同的时间用不同的颜色表示,最终以伪彩图的形式实现多宝鱼肉冷藏时间的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的冷藏时间,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的新鲜度状态和分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。  相似文献   
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