基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874～1 734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2; R_CV=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。     

基于可见-近红外光谱的制动液品牌鉴别方法研究

提出了一种基于可见-近红外光谱分析技术快速鉴别汽车制动液品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对五种不同品牌的制动液进行光谱分析,各获取60个样本数据。采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再对光谱数据进行主成分分析,建立第一主成分和第二主成分的二维散点图,表明不同品牌制动液具有较好的聚类特性。将前6个主成分作为输入量,制动液品牌作为输出量,建立了基于逐步判别分析法的鉴别模型。随机抽取225个样本用于建模,余下的75个样本用于模型验证。试验结果表明验证准确率达到94.67%,说明所提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为制动液品牌的快速鉴别提供了一种新方法。     

基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法.采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据.将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据.将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测.结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别.     

防晒霜防晒指数的光谱分析研究

防晒指数SPF是反映防晒用品防晒效果的主要指标,文章采用ASD公司的便携式光谱仪研究了防晒指数与光谱特性之间的关系.选用丁家宜SPF15,SPF20,SPF30三种品种防晒霜共75个样本进行了光谱分析,将样本分为60个试验样本和15个预测样本,用光谱仪获取样本的反射光谱数据.采用主成分分析法对400～960 nm范围内光谱数据进行处理,表明主成分1和主成分2的累计可信度达91%,再用偏最小二乘回归方法建立了校正模型,并用该模型对剩余15个样本进行预测.结果表明,预测相关系数为0.967 7,得到了较好的预测结果.说明文章提出的光谱分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为防晒霜SPF值的检测提供了一种新方法.