羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg·(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。     

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm~(-1)7 404~10 000 cm~(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。     

基于近红外光谱技术的小龙虾新鲜度快速检测研究

小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品,相关产业迅猛发展,产生巨大的经济利益。小龙虾整虾及虾仁、虾尾在运输过程中极易腐败变质,产生有害物质。如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测,任由腐败小龙虾进入食品流通环节,极易酿成食品安全事故,危害消费者生命安全,对整个产业链造成不良影响。挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标,也可以用于衡量小龙虾的新鲜度,但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、检测时间长和化学试剂污染的等问题,无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。近红外光谱技术是一种快速、无损、环境友好的分析技术,在食品分析领域中已有较为广泛的应用。本研究基于近红外光谱分析技术(NIR),结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。为了提高模型的预测能力,使用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理,扣除光谱背景;使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选,选择光谱中有效变量。结果显示,光谱预处理和波长筛选...     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324 h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

低能氮离子对腺嘌呤水溶液损伤作用的光谱分析

利用气体常压弧光放电产生低能N^ 离子，在阴极位降的加速下被注入到腺嘌呤（A）水溶液中，研究了低能N^ 离子作用后腺嘌呤水溶液的紫外，红外及核磁共振光谱的变化。结果表明，低能N^ 离子的注入对溶液样品造成了多种形式的损伤，其中不仅包括N^ 直接与水作用，还包括溶液中各种碎片之间重新化合，形成丰富多采的损伤产物。     

低能氮离子对胞嘧啶水溶液损伤作用的光谱分析

利用N2常压弧光放电产生低能N^ ,经电场加速后注入胞嘧啶（C）水溶液,研究了低能N^ 作用后胞嘧啶水溶液的紫外及红外吸收光谱的变化。结果表明,低能N^ 对溶液样品造成成了多种形式的损伤,形成丰富多彩的损伤产物,其中不仅包括水溶液中多种损伤碎片之间的重新化合,还包括N^ 与溶液中元素形成新的化学基团,继而与其他碎片结合形成产物,使外来的N^ “沉积”在溶液样品中。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

用近红外光谱分析转基因抗虫棉根际全氮和有机质含量

随着转基因植物的普及推广,人们越来越关心其生态安全性。以转基因棉花及其对照为实验材料,借助于近红外光谱仪对转基因棉花及其对照根际土壤和非根际土壤中的全氮和有机质进行了分析测定,扫描区间为12 000～4 000 cm-1,分辨率为4 cm-1,扫描次数为64次;同时用标准方法进行对比测定。结果显示近红外检测样品的结果与标准方法结果无明显差别,说明通过扫描光谱加上数学和计算机软件分析,非常准确、方便地测定了转基因作物根际土壤中的全氮和有机质。结果显示,转基因棉花根际土壤中的全氮和有机质含量显著高于对照中的含量,分析原因主要可能与转基因抗虫棉向根际土壤分泌毒蛋白所致,毒蛋白会结合在土壤颗粒上,降解较慢,增加了全氮和有机质的含量,有机质又会增加土壤微生物的繁殖,进一步增加了土壤有机质含量。     

一种快速检测水体中氨氮含量的双波长光谱法

氨氮是衡量地表水质量状况的重要指标之一。在现行的纳氏试剂分光光度法(HJ535—2009)检测氨氮含量过程中,水样预处理(絮凝沉淀法)、剩余浊度与仪器基线漂移等因素给检测过程带来不确定影响。据此,提出一种双波长(420和650 nm)光谱的改进方法,通过扣除由剩余浊度与仪器基线漂移引入的吸光度,以消除检测干扰。先确定水样在420 nm处的浊度修正系数k,后以420 nm处的吸光度减去650 nm处吸光度与k值的乘积,得到氨氮显色反应的净吸收值,从而实现对氨氮含量的准确定量检测,并对该方法的精确度与准确性进行评价。结果表明：在单波长法中,仅由絮凝沉淀法过滤过程引入的相对偏差可达8.67%,而双波长法无絮凝沉淀步骤,不受该偏差影响。双波长法5次重复实验的精度标准差低至1.58%,回收率在98.5~103%之间,因此更为准确、可靠。与现行的纳氏试剂分光光度法相比,该方法既省略了水样预处理的步骤,又扣除了剩余浊度的干扰,显著提高了实验的效率,特别适用于大批量地表水样中氨氮含量的快速检测。     

植物中硝态氮、氨态氮、总氮测定方法的比较研究

植物样品经硫酸 过氧化氢凯氏法消煮后 ,分别用直接吸光光度法、靛酚蓝比色法、过硫酸钾氧化吸光光度法获得硝态氮 (包括亚硝态氮 )、氨态氮、总氮的含量。通过样品测试数据的比较 ,证明分别测得的氨态氮、硝态氮含量之和与所测总氮结果一致。本文为植物生态学和植物学中氮元素各种形态含量的分析提供了选择测定方法的依据     

亚热带红壤全氮的高光谱响应和反演特征研究

利用高光谱遥感技术反演土壤性质已经成为土壤学和遥感科学研究领域的新手段,特别对土壤化学元素含量的高光谱反演,已成为土壤元素快速监测方法的的研究热点。以往研究往往关注不同类型土壤的化学元素光谱响应特征模型,以试图找到普适性的元素-光谱反演模型。由于成土因素的复杂性,土壤类型及其化学元素分布具有明显的空间异质性特征,宏观尺度上的土壤-光谱统计反演模型客观上具有较大的不确定性。若范围缩小到同一个气候带,土壤生物地球化学反应过程较相似,土壤化学元素-光谱反演模型的不确定性相对较小。以福州市为研究区,采集福州市典型红壤样品135个,研究土壤全氮含量的高光谱响应特征,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率分别进行倒数对数、微分等五种变换,分析变换后的光谱信息与土壤总氮含量的相关性,筛选出强相关敏感波段,通过设计不同的建模和验证样品比例,用逐步多元线性回归获得福州土壤的氮元素高光谱反演优化模型。结果表明：亚热带红壤全氮的敏感光谱波段为：可见光634～688 nm和红外872,873,1 414和1 415 nm;亚热带沿海地区土壤全氮—高光谱反演的优化模型为: Y=5.384X664-1.039(决定系数R2为0.616,均方根误差为0.422 mg·g-1,检验R2为0.608,均方根误差为0.546 mg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全氮的光谱快速监测。     

基于小波变换的多组分药物计算光度分析法

本文将小波变换与主成分回归法相结合，提出一种新的多组分药物计算光度分析方法。通过有效去除原始数据中所含的噪声，提高了多组分光度分析计算的准确性和稳定性。将其用于氯霉素、醋酸地塞米松以及尼泊金乙酯药物体系分析，与主成分回归法相比，分析计算结果总平均相对误差由１．４８％下降到０．４６％。     

结合光谱变换和Kennard-Stone算法的水稻土全氮光谱估算模型校正集构建策略研究

土壤组分光谱估算过程中校正样本集的构建会影响模型的预测精度。当前结合反射光谱和Kennard-Stone (KS)算法的校正样本集构建策略忽视了土壤反射光谱是土壤属性的综合反映,构建的样本集通常无法很好地代表目标土壤组分的变异。光谱变换方法可以突出目标组分的光谱特征,为此,本文以湖北省江汉平原滨湖地区水稻土为研究对象,结合包括一阶微分(FD)、Savitzky-Golay(SG)、Haar小波变换、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)在内的光谱变换方法和KS算法进行校正样本集建构,通过对比不同样本集构建策略对使用偏最小二乘回归(PLSR)建立的土壤全氮含量光谱估算模型预测精度的影响,研究光谱变换是否有助于提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性。结果表明：不同光谱变换会影响校正样本集的构建。反射光谱经过SG或Haar小波变换后,再使用KS算法构建校正样本集与直接基于反射光谱使用KS算法构建的校正样本集相同,建立的估算模型精度不变,相对分析误差(RPD)分别为1.41和1.27。结合FD,SNV或MSC变换和KS算法构建的校正集与基于反射光谱使用KS算法构建的校正集不同,建立的估算模型RPD分别从0.95,1.48和1.42提高到1.13、1.78和2.20。研究表明SNV和MSC等光谱变换方法可以提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性,并可有效提高模型预测精度。     

正常星系光谱的一种谱线自动提取方法

正常星系的光谱是天体光谱谱线自动提取中最难处理的一种。文章针对正常星系光谱给出了一种新的谱线自动提取方法。首先,定义了两条光谱间的Max操作,Max操作的结果是生成了一条光谱,该光谱在每个波长处的强度取为在相应波长处强度较大的那一个光谱的强度;然后,通过迭代处理拟合连续谱,在每一步迭代中,先对原始光谱和前一步拟合出的连续谱进行Max操作,再对Max操作生成的光谱进行传统的连续谱拟合;最后,联合采用整体阈值处理和自适应的局部阈值处理提取谱线。实验结果表明：该方法的性能较之传统的小波方法有显著提高,这将对后续的基于谱线的光谱分类和参数测量非常有利。     

土壤全氮反射光谱估算机理研究

反射光谱技术具有快速、便捷等特点,过去几十年中将其应用于土壤科学的研究呈指数增长,且广泛用于土壤属性估算。土壤全氮含量是一项非常重要的肥力指标,光谱估算全氮含量可以为实现精准农业提供重要支持。但反射光谱估算土壤全氮含量是基于全氮与有机碳的相关性还是基于氮本身的吸收特征仍然存在争议。本文以江苏滨海土壤为研究对象,利用偏最小二乘法分别构建全氮和有机碳在相同建模样本量、不同全氮含量及变异程度情况下的估算模型,通过分析模型精度变化规律及全氮与有机碳估算模型系数的相关性,探讨土壤全氮反射光谱估算机理。结果表明,该地区土壤为1 000年来滨海滩涂经人为耕作发育形成,全氮含量不高,有机碳含量偏低。全氮与有机碳之间存在较强的相关性,相关系数高达0.98。土壤全氮含量估算精度随样本集全氮含量的平均值、标准差增大出现先增加后略有减小的变化规律,与变异系数的变化规律相一致。当全氮含量较低时(样本平均值小于0.27 g·kg-1),土壤全氮与有机碳相关系数也较小,实现反射光谱估算全氮是基于氮的吸收特征;当全氮含量较高时(样本平均值大于0.29 g·kg-1),全氮与有机碳相关性较强且有机碳模型精度高于全氮,说明有机碳对光谱曲线的影响随其含量增加而增大,并掩盖了氮的吸收特征,实现反射光谱估算全氮是基于其与有机碳的相关性。该研究揭示了土壤反射光谱估算全氮含量的机理,从而为反射光谱快速估算土壤全氮含量提供理论依据。     

南疆农田土壤全氮含量的中红外光谱反演模型

快速准确监测农田土壤全氮含量,可显著提高土壤肥力诊断与评价工作的效率。传统测定土壤全氮的方法存在耗时费力、成本高、环境污染等缺点,而基于光谱学原理的土壤全氮定量方法克服了传统测量的劣势。中红外(MIR)光谱相较于可见光-近红外(VNIR)光谱而言,具有更多的波段数和信息量,如何利用中红外光谱监测土壤全氮含量是具有重要应用前景的研究课题。为了探索中红外光谱对土壤全氮监测的可行性,以新疆南疆地区采集的246个农田土样为研究对象,以室内测定的全氮含量和中红外光谱反射率数据为数据源,分析了不同全氮含量土样的中红外光谱特征差异,以主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA)对光谱数据进行降维,然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和反向传播神经网络(BPNN)四种建模方法分别构建基于全波段和降维数据的土壤全氮含量定量反演模型。研究结果表明：(1)土壤在中红外波段光谱反射率随全氮含量的增加而增加,在3 620, 2 520, 1 620和1 420 cm^-1附近存在明显的吸收谷;将中红外光谱数据进行最大值归一化处理后,可明显提高土壤光谱反...