近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

果皮对脐橙可溶性固形物可见/近红外检测精度的影响

利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测,探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000 nm波段的可见/近红外光谱,并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较,并提取前20个主成分进行多元方差分析;应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型,对预测模型性能进行比较,并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。结果表明,在5%置信水平下,果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.888,0.456%和0.944,0.324%。     

可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000 nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。     

可见/近红外光估测完整柑橘水果可溶性固形物含量的研究

研究用可见/近红外光谱(Vis/NIR spectroscopy)漫透射方式对柑橘类水果的可溶性固形物含量(SSC)进行了无损、快速定量分析。通过自行设计的Vis/NIR光谱系统测定了110个柑橘样品的SSC。82个柑橘样品用来建模,其余28个用来验证模型的性能。对实验室测得的柑橘水果的SSC实际值与Vis/NIR光谱数据进行相关性分析,用光谱定量分析软件中集成的偏最小二乘回归法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立校正和预测模型。对比了不同光谱预处理方法, 如微分处理, 标准归一化处理(SNV), 多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay 光谱平滑方法)对模型检测结果的影响。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能评价,建立的最好的柑橘水果SSC预测模型的RMSEP＝0.538%,r2＝0.896。结果表明Vis/NIR可以作为一种准确、快速的无损检测方法来评价柑橘类水果的可溶性固形物含量。     

基于近红外漫反射光谱无损检测梨可溶性固形物的光强影响探究

通过设置四种不同的光源强度研究光强对近红外漫反射无损检测梨可溶性固形物的影响,对四种类别光强的光谱定性分析显示四类光谱差异微小,肉眼几乎无法辨别。在进一步的定量分析中,通过主成分分析、逐步线性回归分析以及偏最小二乘法分析的比较,主成分分析(r值跨度：0.253～0.606;RMSEC值跨度：0.549～0.614;RMSEP值跨度：0.455～0.752)与逐步线性回归分析(r值跨度：0.249～0.551;RMSEC值跨度：0.536～0.624;RMSEP值跨度：0.646～0.734)得到的模型较差。通过对光谱进行一阶求导和二阶求导预处理,主成分分析与逐步线性回归分析建模结果仍不理想。通过二阶求导预处理,偏最小二乘法所建的模型得到优化,其中相关系数r值跨度为0.947～0.970,混合模型的相关系数r值达到了0.95 7,分析结果表明光强对梨的近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物的影响差异不大,为光谱仪的田间作业奠定了基础。     

基于高光谱漫透射成像可视化检测脐橙可溶性固形物

厚皮类瓜果内部品质的无损检测是目前水果产业的检测技术瓶颈。本文采用高光谱漫透射技术对脐橙可溶性固形物(SSC)含量进行可视化分析研究。通过基线校正(Baseline)预处理结合连续投影算法(SPA)优选9个特征波长,建立SSC偏最小二乘回归(PLSR)模型,校正集相关系数r_(cal)为0.891,校正集均方根误差RSMEC为0.612°Brix,预测集相关系数r_(pre)为0.889,预测集均方根误差RMSEP为0.630°Brix。最后,计算各个像素点的SSC值结合图像处理技术得出SSC的可视化分布图,直观判断脐橙SSC含量高低。     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

基于SG-CARS-IBP的圣女果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测

圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进...     

基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究

以脐橙为研究对象,初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法.用蒸馏水把农药分别配置成1:20,1:100和1:1000倍的溶液.然后把同种不同浓度的溶液滴到10个洗净的脐橙表面,溶液量约为120 μL,200μL和400μL,脐橙表面形成一个3×3的矩阵形状.将水果放置到通风阴凉处放168 h后,拍摄图像.采集脐橙在625～725 nm范围的高光谱图像,应用主成分分析方法(PCA)获得特征波长的图像,应用第三主成分图像(PC-3)并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测.检测结果表明,高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显.     

苹果糖度的光谱图像无损检测技术研究

应用光谱图像技术进行了苹果内部品质无损检测技术的研究。通过采集不同波长(分别为632 nm,650 nm,670 nm,780 nm,850 nm和900 nm)的光谱图像,对所采集的光谱图像灰度分布进行洛伦兹分布(LD)、高斯分布(GD)、指数分布(ED)函数的拟合,通过比较发现洛伦兹分布为最优灰度分布拟合函数。将苹果的糖度与洛伦兹分布函数拟合所得参量分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程,相关系数R分别为0.622、0.776、0.831、0.813。实验表明,利用光谱图像技术无损检测苹果糖度是可行性的,为计算机图像对水果进行内部品质的无损检测提供技术依据。     

可见／近红外漫反射光谱无损检测南丰蜜桔维生素C的研究

应用可见/近红外漫反射光谱对南丰蜜桔维生素C含量进行了无损检测研究.在谱区350～1 800nm,应用主成分分析和偏最小二乘法对经过预处理光谱进行数学建模,主成分数和光谱区间选择分别由完全交互验证和回归系数法确定.定标模型对10个未知样品的预测结果是:预测相关系数为0.813,预测均方差为2.112 mg(100 g)-1,预测偏差为-0.810 mg(100 g)-1.文章表明利用可见/近红外漫反射光谱技术无损检测南丰蜜桔维生素C具有可行性.     

Nondestructive Quantification of Foliar Chlorophyll in an Apple Orchard by Visible/Near-Infrared Reflectance Spectroscopy and Partial Least Squares

Chlorophylls respond rapidly to the current physiological status of a tree and reflect nutrient availability. Visible/near-infrared spectroscopy was attempted to determine foliar chlorophyll content in an apple orchard. Backward interval partial least squares and genetic algorithms were sequentially applied to select an optimized spectral interval and an optimized combination of spectral regions selected from informative regions in model calibration. Backward interval partial least squares was used to remove the noninformative regions, which significantly reduced the number of variables. The subsequent application of genetic algorithms-partial least squares to this reduced domain could lead to an efficient and refined model. The performance of the final model was back-evaluated according to root mean square error of calibration (RMSEC) and the correlation coefficient (R _c ) in the calibration set, and was then tested by root mean square error of prediction (RMSEP) and the correlation coefficient (R _p ) in the prediction set. The optimal backward interval partial least squares-genetic algorithms model was obtained with 5 partial least squares factors with 3 spectral regions and 71 variables selected. The measurement results of the final model were achieved as follows: RMSEC = 0.26, R _c  = 0.91 in the calibration set; and RMSEP = 0.22, R _p  = 0.91 in the prediction set. This experiment showed that visible/near-infrared spectroscopy and backward interval partial least squares-genetic algorithms are useful tools for nondestructively assessing foliar chlorophyll content and may have potential application for field assessments in decision-making and operational fertilizer management programs for apple orchards.     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

应用红外光谱技术快速检测月桂酸单甘油酯的品质指标

月桂酸单甘油酯是用途广泛的食品添加剂,在其制备过程中经分子蒸馏得到的制备品中会有月桂酸、甘油等杂质。用化学滴定或气相色谱等传统方法检测制备品中的月桂酸单甘油酯纯度及其杂质含量过程相当繁琐。为了对月桂酸单甘油酯制备品的品质进行快速定量,先利用气相色谱法确定不同工艺下的月桂酸单甘油酯产品中各成分的含量,再利用傅立叶红外光谱仪对月桂酸单甘油酯制备品进行分析,得到它们的光谱数据曲线,并结合主成分分析和反向传播神经网络建立回归模型。通过对实验结果的均方根误差预测值PRMSE以及相关系数r辨析,预测月桂酸单甘油酯含量的结果为PRMSE=3.6376,r=0.9950,预测甘油含量的结果为PRMSE=1.4764,r=0.9795,预测月桂酸含量的结果为PRMSE=1.2859,r=0.9247。结果表明,应用光谱分析方法能够较好检测月桂酸单甘油酯、月桂酸和甘油含量。     

采用可见/近红外光谱检测大麦叶片过氧化氢酶与过氧化物酶含量的研究

采用可见/近红外光谱对丙酯草醚胁迫下大麦叶片过氧化氢酶(catalase, CAT)与过氧化物酶(peroxidase, POD)含量预测进行研究。对500～900 nm光谱采用移动平均法(moving average, MA)11点平滑方法进行预处理。采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)方法分别对于CAT与POD的含量预测剔除7个与8个异常样本。基于全部光谱建立了CAT与POD含量预测的PLS,最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine, LS-SVM)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)模型,ELM模型对CAT含量预测效果最好,建模集相关系数(correlation coefficient of calibration, R_c)为0.916,预测集相关系数R_p为0.786;PLS模型对POD含量预测效果最佳,R_c为0.984,R_p为0.876。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法分别为CAT与POD预测选择了8个与19个特征波长,基于特征波长建立的PLS,LS-SVM与ELM模型中,ELM模型对CAT与POD含量预测效果均最佳,CAT含量预测的相关系数为R_c=0.928,R_p=0.790;POD含量预测的相关系数R_c=0.965,R_p=0.941。基于全谱与基于特征波长的回归分析模型预测效果相当,且对POD含量的预测效果优于对CAT含量的预测效果,而这需要进一步研究以得到精度和稳定性更高的预测模型。研究结果表明,采用可见/近红外光谱结合化学计量学方法可以实现对除草剂胁迫下大麦叶片CAT与POD含量的预测。