苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿

温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42 ℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性, 其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP₁=0.72,RMSEP₂=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP₁=0.69,RMSEP₂=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示：温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。     

便携式近红外光谱仪的苹果糖度模型温度修正

样品温度对近红外光谱有很大影响,在近红外技术评价水果品质的实际应用时,需要修正温度变化对模型预测结果的影响。便携式近红外光谱仪采集不同温度下(0～30℃)苹果的漫透射光谱,采用二阶导数和卷积平滑进行预处理。选取20℃下代表性样本的光谱数据,建立基准PLS模型。斜率/偏差法分别计算苹果糖度PLS模型在0,10和30℃下的修正方程。分析结果表明:斜率/偏差法对0,10和30℃下外部样本预测结果进行修正,预测精度得到显著提高,其修正前后的Q值分别为0.525cv 0.810,0.680cv0.822,0.669cv 0.802。温度修正模型可以有效提高预测精度,也扩展了近红外仪器的适用性,为自主研发便携式近红外光谱仪提供参考。     

可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究

西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T ),二阶微分处理光谱D2(%T )以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明：光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N)。研究表明：应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测

马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率.目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少.旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数.基于现有马铃薯分...     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型.首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正M SC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑...     

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。     

近红外透射光谱的动物全血鉴别

在进出口检测检疫部门,血液制品的检验与分类是件重要且复杂的事情。对于全血样品,开放式的采集可能带来污染,且血样中的致病因子可能会对检测人员造成危害。因此急需非接触式的全血分类鉴别方法。常用流式细胞术中的光谱方法由于需要对血细胞进行采样,所以无法在非接触全血分类鉴定中采用。红外吸收光谱学是一种可用来分析样品分子结构和化学键的技术,可以在不直接接触样品的情况下对样品进行探测。为寻找一种可实现非接触式血液样品种属差异性状探测的可行光谱方法,采用近红外谱段(4 497.669～7 506.4 cm-1)对犬猫鸡三类常见动物全血样品进行了透射光谱测量。结果发现所测样品均在5 184～5 215 cm-1之间有个明显的吸收峰,在7 000 cm-1附近有个较平缓的吸收峰,且同种动物个体之间的透射光谱分布相似,只在整体透射率上有些差别。采用相关系数比较三类动物全血样品近红外透射光谱的区别,计算得出同种动物不同个体光谱曲线的相关系数均大于0.99,而不同种动物光谱曲线的相关系数在0.509 48～0.916 13之间。其中鸡与猫光谱曲线的相关系数在0.857 23～0.912 44之间;鸡与犬光谱曲线的相关系数在0.509 48～0.664 82之间;猫与犬光谱曲线的相关系数在0.872 75～0.916 13之间。犬猫同属哺乳纲,两者全血的近红外透射光谱相关系数比犬鸡或猫鸡非同纲动物的大,即光谱曲线的相似度更高。研究结果表明近红外透射光谱是一种非接触式动物全血鉴别的可行方法。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型建立及优化

应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义。研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础。实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响。经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度。其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的。     

水果糖度可见-近红外光谱手持式检测装置开发与试验

基于可见-近红外光谱分析技术开发了手持式水果糖度检测装置,并用于水果糖度的现场实时分析。硬件系统主要包括微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、单片机及驱动电路等。采用Keil 5开发工具,用C语言开发单片机程序。配合上位机以LabView编写的光谱采集程序,实现光谱信息的采集。以苹果和大桃作为检测对象,对装置的检测精度和模型在2台装置（主机、从机）间的传递效果进行了探讨。在实验室和果园环境下,分别获取了苹果、大桃样本在600～950 nm范围的可见-近红外光谱。对实验室条件下采集的主机校正集光谱进行分析,经过平滑、最大值归一化、二阶导数等预处理后,利用偏最小二乘算法分别建立了苹果、大桃的糖度检测模型。模型导入主机装置后,对预测集样本进行检验。对苹果、大桃的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.925,0.587%和0.821,0.613%。采用分段直接校正和基于典型相关分析算法的模型传递方法将模型由主机传递到从机。对比后发现,基于典型相关分析算法取得了更好的模型传递结果。从机对苹果、大桃糖度的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.883,0.641%和0.805,0.626%。将实验室条件下建立的模型用于树上采集到的水果光谱数据分析,得到预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.866,0.741%和0.816,0.627%。整体检测结果表明,该装置可以满足对苹果、大桃糖度的有效检测,借助模型传递算法,实现了模型在不同装置间的共享和有效传递,且实验室环境下采集的数据建立的模型可以用于树上水果糖度的有效检测,该装置具有较大的经济价值和应用前景。     

基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究

苹果花氮素含量是反映其质量高低的重要因素,利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演,可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下,利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪,测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率,并化验了其氮素含量。在分析苹果花原始光谱和一阶导数光谱特征的基础上,与其氮素含量进行相关分析,确定敏感波段,构建特征光谱参数,建立氮素含量预测模型,对模型进行了优选和检验。结果表明,苹果花氮素含量与原始光谱反射率在374～696,1 340～1 890,2 052～2 433 nm波段呈极显著负相关,在736～913 nm呈极显著正相关;与一阶导数光谱反射率在637～675 nm呈极显著负相关,在676～746 nm呈极显著正相关。构建的6个特征光谱参数与苹果花氮素含量均呈极显著相关。通过进一步比较和筛选,确定了基于640 nm和676 nm原始光谱反射率的2个苹果花氮素含量最佳预测模型。经检验,模型决定系数R2分别为0.825 8和0.893 6,平均预测精度达92.9%和94%。研究成果为快速预测苹果花氮素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和技术支撑。     

PLS和SMLR建模方法在水蜜桃糖度无损检测中的比较研究

在实际应用中,一些实验条件往往不能严格控制而存在变化,从而影响近红外光谱检测模型的稳健性。文章以50个常温和50个冷藏后的奉化水蜜桃样品组成温度混合样品集,经光谱杠杆值和狄克松检验法进行异常光谱剔除后,采用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)对水蜜桃糖度进行建模分析。PLS的建模结果：校正集相关系数R_C=0.965, 校正均方根标准误差RMSEC=0.301°Brix,交叉验证R_CV=0.812,交叉验证均方根标准误差RMSECV=0.67°Brix,标准偏差与交叉验证均方根标准误差的比值RPD=1.72;SMLR的建模结果：校正集R_C=0.929,RMSEC=0.424°Brix, 交叉验证R_CV=0.887, RMSECV=0.532°Brix, RPD=2.16。SMLR的预测结果要优于PLS的预测结果,在SMLR分析中,在3个不同的光谱区域4 290～7 817,7 817～10 725,4 290～10 725 cm-1的RPD值分别为1.97,1.89,2.16。试验结果表明,将不同温度条件下的样品组成温度混合样品集,用PLS和SMLR建立的模型具有较好的预测效果。     

应用粒子群优化算法对鸭肉中四环素残留含量的同步荧光光谱快速测定

四环素在NaOH存在的条件下能降解生成具有强荧光特性的异四环素,应用同步荧光光谱结合小波去噪、粒子群优化算法(PSO)和支持向量回归(SVR)建立鸭肉中四环素残留含量的预测模型,可实现鸭肉中四环素残留含量的快速测定和提高预测模型的精度。首先应用平行因子分析法(PARAFAC)确定检测鸭肉中四环素含量的最佳波长差Δλ为70 nm;然后对同步荧光光谱进行db6小波的2层分解的小波去噪及去噪后的光谱归一化处理,并利用PSO筛选出了6个荧光特征波长;最后应用PSO优化SVR模型参数(c, g),进而对在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR,PLS,PCR模型以及在全光谱条件下建立的PSO-SVR模型进行性能比较,结果表明,以在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR模型预测能力更强,其预测集的相关系数(r)和均方根误差(RMSEP)分别为0.952 0和17.6 mg·kg-1。说明PSO能够有效提取鸭肉中残留四环素所对应的荧光特征波长,且PSO-SVR预测模型能满足鸭肉中残留四环素的快速测定要求。     

用MSC-ANN方法建立冬小麦叶片叶绿素与反射光谱的定量分析模型研究

采用多元散射校正(MSC)预处理方法对冬小麦叶片反射光谱进行预处理,有效地减小物理因素对光谱的影响,之后用非线性迭代偏最小二乘法(NIPALS)提取经MSC处理后的反射光谱的主成分,主成分个数由交叉证实法(Cross Validation)确定,将提取的主成分作为人工神经网络(ANN)的输入,建立人工神经网络分析模型(MSC-ANN),用冬小麦叶片的反射光谱来预测冬小麦叶片叶绿素含量。校准集的化学值与预测值的相关系数r达到0.960 4,预测标准偏差SD为0.187,相对标准偏差RSD为5.18%。检验集的化学值与预测值的相关系数r达到0.960 0,预测标准偏差SD为0.145,相对标准偏差RSD为4.21%。结果表明,MSC-ANN方法能在较大程度上消除了野外物理因素的影响,使用具有代表性的光谱数据点建立模型,能够建立准确的冬小麦叶绿素含量预测模型,可代替经典分析方法,满足冬小麦叶片叶绿素快速分析的需要。     

直流电弧全谱直读原子发射光谱法(DC-Arc-AES)测定地球化学样品中痕量硼、钼、银、锡、铅的方法研究

建立了直流电弧全谱直读原子发射光谱法(DC-Arc-AES)测定地球化学样品中痕量硼、钼、银、锡、铅的分析方法。所使用直流电弧全谱直读原子发射光谱仪采用大面积固态检测器,具有全谱直读功能,并能实时背景校正。通过研究提出了新的电极和新的缓冲剂配方,方法采用内标法,以Ge元素作内标元素,同时选择了合适的分析线对。电流程序研究中设置多级电流,每级电流设置不同保持时间,升电流时选择连续升电流方式,可以有效消除试样的飞溅。以氩气为保护气消除CN带的产生并减少光谱背景,选择氩气流量为3.5 L·min-1。作各元素的蒸发曲线,得出各元素的蒸发行为基本一致,同时结合摄谱时间对各元素强度和背景的影响,得出最佳的设谱时间为35 s。方法选择国家一级地球化学标准物质作为标准系列,标准系列中包括了不同性质、不同含量的标准物质,满足地球化学样品中痕量硼、钼、银、锡、铅的测定。在优化的实验条件下,方法检出限为：B: 1.1 μg·g-1,Mo: 0.09 μg·g-1,Ag: 0.01 μg·g-1,Sn: 0.41 μg·g-1,Pb: 0.56 μg·g-1,精密度为(RSD, n=12)：B: 4.57%～7.63%,Mo: 5.14%～7.75%,Ag: 5.48%～12.30%,Sn: 3.97%～10.46%,Pb: 4.26%～9.21%,准确度通过国家一级地球化学标准物质验证,结果与标准值相符。本方法简便、快速,是测定地球化学样品中痕量硼、钼、银、锡、铅的一种先进的分析方法,具有一定的实用性。