Classification and recognition of transgenic product by terahertz spectroscopy and DSVM

The purpose of this paper is to construct a classification model that can identify class accurately and control imbalance. A novel adaptive decision support vector machine (DSVM) is proposed for the recognition of transgenic cotton seed based on terahertz spectroscopy (THz), which make the traditional support vector machine is ability of adaptive decision, and select optimal parameters by using particle swarm optimization (PSO). For the classification and recognition of the transgenic cotton seeds, firstly, the factor analysis (FA) is applied to reduce the dimension and extract the feature spectrum of original spectral information. Secondly, the feature spectrum is selected and fed into the model of DSVM to recognize the different transgenic cotton seeds. The experimental results show that the proposed method can effectively classify the different transgenic cotton seeds, and its recognition rate surpasses the comparative method evidently.     

结合高光谱成像和机器学习的棉种年份鉴别

棉花精量播种技术目前已经在新疆兵团全面推广,该技术能精确实现一穴一粒的农艺技术指标,但是也对高质量棉种的筛选提出了更高的要求。为了避免播种往年活力不足的棉种而导致发芽率降低的问题,结合机器学习和近红外（NIR）高光谱成像技术（HSI）进行棉种年份精确鉴别,实现棉种的快速无损筛选。采集2016年—2019年近四年外观无明显差异的棉种各360粒,共1 440粒棉种（按照3∶1∶1划分训练集、验证集和测试集）作为样本,按照每批60粒采集915~1 698 nm范围的棉种高光谱图像,去除首尾两端噪声大的光谱,保留1 002~1 602 nm范围的光谱为原始数据。利用Savitzky-Golay（SG）平滑算法对光谱进行预处理,采用主成分载荷方法（PCA-loading）选取13个特征波段,基于全部光谱数据和特征波段（±10 nm）数据建立逻辑回归（LR）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、循环神经网络（RNN）、长短记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）六种分类模型。使用全光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别准确率分别为96.27%,98.98%,99.32%,96.95%,97.63%和100%,其中CNN和SVM模型取得了较好的结果;使用特征光谱数据建模时,六种分类模型在测试集上的鉴别精度分别为93.56%,97.29%,98.30%,95.25%,94.24%和99.66%,其中CNN和SVM模型仍有较好的分类结果。结果表明,使用全光谱数据建模时,六种分类模型都可以实现较高精度的棉种年份鉴别,使用特征光谱数据建模时CNN和SVM模型的鉴别精度仍可达到98%;其中深度学习方法优于传统机器学习方法,但是传统机器学习方法仍能保持较好的鉴别准确率。因此,结合近红外高光谱成像技术和机器学习方法能够实现棉种年份的高精度鉴别,为棉花精量播种过程中的优质棉种选种技术提供理论依据和方法。     

基于近红外光谱分析的高丹草种子发芽率检测研究

高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富,适合青贮处理.优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提,发芽率是检验种子质量最常规的指标之一,播前种子发芽率检测与筛选十分必要.现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测,周期长、成本高.基于此,提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、无损检测.选择适量的高丹草种子样品...     

基于UMAP辅助的模糊C聚类方法进行太赫兹光谱识别

太赫兹(THz)具有低能性、瞬态性、波谱分析能力强的优点,在物质鉴别方面具有广阔的应用前景。现有的基于THz的物质鉴别方法,虽然取得了一定的效果,但是存在容易陷入局部最优的问题,从而导致识别精度不高。均匀流形逼近与投影(UMAP)作为一种非线性降维方法,其假设数据均匀分布在黎曼流形上,可以对具有模糊拓扑结构的流形进行建模。UMAP降维的过程是通过最小化两个拓扑表示之间的交叉熵,从而实现低维空间中数据表示的布局优化。传统的模糊C聚类方法(FCM)在聚类时,初始聚类中心往往随机给定,当初始聚类中心选择不恰当时,容易导致错误的聚类。为此,提出一种基于UMAP辅助的模糊C聚类算法,首先运用UMAP对输入的THz样本矩阵进行降维;再根据类与类之间距离最大化的原则,选择合适的初始聚类中心;最后利用模糊C均值聚类的方法进行聚类。所提出的方法不仅能够解决聚类过程中类与类之间过度拥挤的现象,而且能够反映出类别间的距离信息以便于给样本选择合适的初始聚类中心。为了验证提出的聚类方法的可靠性,运用太赫兹时域光谱技术对鲁棉研28、鲁棉研29、鲁棉研36、中棉28四种不同类型的转基因棉花种子进行了探测,利用基于U...     

基于太赫兹成像技术的小麦麦芽糖定量检测研究

粮食芽变初始于内部胚芽部分，萌芽早期活动发现困难，成为制约粮食储备安全的一个瓶颈。粮食芽变过程主要是将淀粉转化为用于生长的麦芽糖。采用太赫兹(Terahertz，THz)成像技术，研究不同浓度的小麦麦芽糖混合物的图像特征，在图像中样品区域各个像素点提取出一条THz光谱，并求平均，得到一条平均光谱。通过主成分分析方法(principal component analysis，PCA)前5个主成分的累计方差贡献率达到98%以上，用前5个主成分的得分值矩阵代替原始光谱数据，建立基于径向基核函数的支持向量机(support vector machine，SVM)定量分析模型。对比结果表明，太赫兹成像技术结合化学计量学方法对小麦麦芽糖含量具有较好的判别效果，其中SVM模型获得最好的预测结果，为通过小麦种麦芽糖含量实现对小麦芽变程度的检测，保障粮食品质，提升国家储藏科技水平奠定了理论和技术基础。     

基于LabVIEW的太赫兹时域光谱分析软件

针对目前太赫兹光谱仪的数据采集和数据处理软件不能兼容的情况,设计了一个基于LabVIEW软件平台的THz时域光谱分析软件。主要研究了THz时域光谱系统的反射式以及透射式样品光学信息提取算法、支持向量机分类算法、以及偏最小二乘等分析算法以及它们的LabVIEW实现。该软件采用全LabVIEW代码实现,能够实现样品光学信息提取,物质分类识别以及多组分样品浓度分析,并且具有很高的移植性,可扩展性,与数据采集软件具有很好的兼容性。利用该光谱分析软件,分析了三种塑化剂的THz时域光谱信号,得到了它们在THz波段的折射率和吸收系数, 结果表明三种塑化剂可以用THz时域光谱完全区分,软件运行稳定可靠。     

高光谱成像的机采籽棉杂质分类检测

机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳（内外）五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析（PCA）,结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。     

基于太赫兹光谱技术与CS-SVM的转基因产品鉴别

提出了一种基于太赫兹(THz)光谱技术以及布谷鸟搜索(CS)算法优化支持向量机(SVM)的有效的转基因产品鉴别方法(CS-SVM)。实验采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统测量了三种转基因大豆种子及其亲本样品在0.2~1.2 THz波段的THz光谱,并采用SVM方法对转基因和非转基因大豆种子进行了分类鉴别研究,其中SVM的两个重要参数(惩罚因子和核参数)采用CS算法进行优化。实验结果表明,应用THz光谱技术结合CS-SVM方法为转基因和非转基因生物的检测和识别提供了一种快速、无损和可靠的分析方法。     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

近红外高光谱成像的微破损棉种可视化识别

优质棉种是全面推广棉花精量播种技术的基础。采用近红外高光谱成像技术实现微破损棉种可视化识别,为棉种精选设备的研制奠定理论基础。以未破损和微破损两类棉种各540粒作为样本(其中405粒作为建模集,135粒棉种作为预测集),分批采集874~1 734 nm范围的样本高光谱图像,提取光谱数据并去除首尾两端明显噪声保留955~1 659 nm范围内光谱为棉种样本的光谱。首先使用Kennard-Stone(KS)算法进行样本划分,并通过平滑算法Savitsky-Golay(SG)对光谱进行预处理。采用二阶导数光谱(2nd spectra)方法、连续投影算法(SPA)和主成分载荷(PCA-loading)方法分别选取10,14和11个特征波长。基于全部光谱数据和特征波长建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型、K最邻近(KNN)模型和支持向量机(SVM)模型,SPA-PLS-DA模型取得了较好的结果,建模集和预测集的鉴别率分别为91.50％和90.33％。基于SPA-PLS-DA模型分别对未破损样本和微破损样本及其混合样本图像进行识别,取得了较好的识别结果,微破损棉种的识别率达90%以上。结果表明,结合近红外高光谱成像和图像处理技术,能够实现微破损棉种的可视化识别。     

ICP-MS/ICP-AES法快速测定转基因棉花种子中的矿质元素和重金属含量

转基因植物生理生态已成为当前的研究热点,外源基因的导入可能会造成许多无法预料的结果。文章借助ICP-MS/ICP-AES技术对我国自己研制的转基因棉花和对照种子中的矿质元素和重金属进行了研究。结果显示,转基因棉花种子中,所测量的15种矿质元素含量有12种显著低于非转基因对照,说明转基因棉花种子吸收和累积矿质元素的能力下降;而只有镁、铁、铜含量高于对照。在测定的九种重金属(有害元素)中有七种转基因抗虫棉高于对照,特别是铝和砷的含量高出许多甚至上百倍,而铬和汞两种重金属含量明显低于对照。     

茶叶夹杂昆虫异物THz光谱检测研究

中国红茶因其悠远的文化底蕴和多种保健功效而广受推崇。红茶经杀青、揉捻、晒干、筛选、干燥制成成品。但复杂的加工工艺也增加了物理污染的风险,在加工过程中难免会夹杂非茶类异物。物理污染属于随机事件,占食品安全投诉事件的19.8%。降低食品污染是未来造成厂家与消费者、进出口贸易双方争议的关键。昆虫等有机异物尚属于X射线不可检测范畴的食品异物,但昆虫异物混入频率较高,容易造成消费投诉,迫切需要开发相应的无损检测方法。太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术作为一种新兴的检测技术,在农产品、食品以及药品无损检测方面均具有良好的应用潜力。THz具有良好的低能透射和指纹光谱特性、且无电离辐射损伤,能透过食品基质获取潜藏异物的光谱和图像信息,是农产品、食品无损检测的较佳选择。为了实现茶叶夹杂低密度有机异物的高效检测,本文基于THz光谱技术,探索红茶夹杂昆虫异物的无损检测新方法。在0.2～3.0 THz范围内,采集了红茶基质、昆虫异物以及夹杂昆虫异物红茶的THz光谱。分析了茶叶基质和昆虫异物的THz吸收系数和介电损耗响应特性,从频谱图可以看出茶叶基质与昆虫异物的THz吸收系数和介电损耗存在显著的差异,主要由昆虫异物的蛋白质和脂肪成分引起,这奠定了红茶夹杂昆虫异物的THz光谱检测基础。但茶叶与昆虫异物吸收系数均无明显的特征峰,且在2.0～3.0 THz高频波段内存在较为明显的噪声。采用主成分分析方法分别对吸收系数和介电损耗进行降维处理,通过得分图可以判断出红茶基质与夹杂昆虫异物的红茶之间存在明显的区别,且吸收系数的聚类效果优于介电损耗系数。分别选取0.5～1.0 THz范围的THz吸收系数和介电损耗为输入向量,建立了支持向量机（SVM）和线性判别分析（LDA）判别模型。实验结果表明,基于THz吸收系数的LDA判别模型精度最高,新样品的正确识别率为73.68%。这说明应用THz时域光谱无损检测红茶夹杂的昆虫异物具有可行性,同时THz光谱结合模式识别算法为茶叶夹杂昆虫异物无损检测提供了新方法,也可为其他农产品和食品检测提供参考。     

基于凸组合核函数的化合物太赫兹透射光谱分类

物质的太赫兹光谱包含着非常丰富的物理和化学信息。它对化合物晶体具有高的灵敏度、 单光子能量低等特点。但受到检测人员知识背景、 背景噪声、 识别算法精度等因素的影响,光谱样本识别准确率和效率较低。为了提高对太赫兹光谱的检测能力,提出应用基于凸组合核函数的support vector machines(SVM)对化合物的THz脉冲透射谱进行分类。在使用小波变换对数据进行滤波预处理之后,提取了传统波峰、 波谷位置特征和term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) 最大间隔特征。TF-IDF方法使用信息论的原理确定每个采样点的权重,选择权重较大的点作为特征。针对太赫兹透射谱特征相似、 维数较低带来的分类困难问题,构建基于凸组合核函数的SVM分类模型。并利用核评价的方法,通过高维非线性规划方程求解最优凸组合参数。当最优凸组合参数被确定时,构建分类模型进行分类和预测。相比较于单一核函数,凸组合核函数将透射谱特征与分类模型融合起来。对于不同的检测样本,数据经过凸组合核函数映射到高维空间后,特征具有更显著的区分度。使用不同的太赫兹透射谱样本进行分类实验,结果表明,分类准确率得到极大提高。     

基于THz时域混沌特征的煤粉细度检测方法的研究

煤粉气力输送的细度检测对磨煤机工作状态的最优控制具有重要的意义。传统的检测方法多采用抽检取样法,通过分样筛等设备检测样品的细度,耗时长且操作复杂。国内外对细度地快速检测也有部分研究成果,但所测粉体浓度须较低,且设备稳定性还有待提高。太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）是一种新型的无损检测技术,其低能性、选择透过性、相干性等特点使它具备其他光谱测量方法没有的优势。国内外对太赫兹辐射与颗粒介质相互作用的研究表明,太赫兹波对颗粒介质的细度具有显著敏感性,因此通过太赫兹波检测煤粉细度具有可行性。太赫兹波在高浓度颗粒介质的传播可以被看成是一个非线性动力过程,这个过程包含了复杂的非线性动力学效应,导致光谱测量结果具有混沌特征。将非线性动力系统的概念应用到太赫兹时域光谱信号的分析中,将太赫兹时域光谱信号视为由复杂非线性动力系统产生的时间序列进行特征分析。实验中将煤样研磨并筛分为<38.5,55~74,74~88,88~105和105~200 μm六种细度,并将煤粉与HDPE混合后压制成样品片。分别提取了的煤粉样品太赫兹时域光谱信号的功率谱熵、小波能量熵、盒维数、关联维数、偏度和峭度作为太赫兹时域光谱的混沌特征,通过比较发现这些混沌特征与细度变化具有一定的相关性,从视觉上可以大致区分出细度范围,但无法进行定量分析。支持向量机常用来解决小样本和非线性的分类问题,但是需要选择合适的参数才能建立较为准确的预测模型。文中引入粒子群算法来优化支持向量机建模参数选择。将上述提取的混沌特征向量作为粒子群算法优化的支持向量机的输入变量,以分样筛筛孔作为回归目标,对所测量煤粉细度建立回归模型。实验结果表明利用混沌特征建立的回归模型对<38.5和38.5~55 μm样品的预测结果要逊色于消光谱建模的回归结果,认为这是因为煤粉细度小,太赫兹波在样品中传播时与煤粉颗粒相互作用也比较弱,时域信号的混沌特征表现不明显所导致。对55~74,74~88,88~105和105~200 μm煤粉样品细度的预测结果要明显优于频域消光谱建立的模型,特别是74~88和105~200 μm样品,校正集均方根误差相对于消光谱分别下降了29.48%和26.14%,预测集误差分别下降了88.62%和56.86%。从预测结果整体上来看,采用混沌特征建模的预测结果与目标细度的相关系数为0.9618,消光谱建模的预测结果相关系数仅为0.78。混沌特征建模的均方根预测误差仅为9.52,消光谱建模的均方根预测误差为24.48。同时采用混沌特征的建模时间相对于消光谱的建模时间下降了43.19%。研究结果为太赫兹时域光谱技术在高浓度煤粉气力输送细度检测上的应用提供了科学依据和参考。     

太赫兹时域光谱及成像技术在农作物品质检测中的应用研究进展

太赫兹辐射以其独特的技术优势,如瞬时性、宽带性、相干性、低能量性、穿透性和吸收性,受到了全世界各国政府、高等院校、科研机构等的高度重视并日趋成为生物医学、材料科学和物理学等领域的新兴研究热点.农作物成分如水分、蛋白、脂肪、淀粉等理论上在太赫兹谱区有较为丰富的吸收;太赫兹波的低辐射特性对农业生物样本检测更为安全;太赫兹波...     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

布料的太赫兹波透射特性研究

为获得太赫兹波对常见衣物布料的穿透特性,基于布料的物理结构以及太赫兹波传输的影响因素,建立了常见布料的太赫兹波传输模型,计算获得了不同相对湿度条件下典型太赫兹波长对布料的透过率。随后,利用太赫兹时域光谱系统对棉质布料样品进行透射实验测试,获得了布料在0.1~2 THz范围内不同相对湿度条件下的透过率。通过理论计算结果与实验测试结果的对比分析,验证了该传输模型的有效性,获得了太赫兹波对常见棉质布料的穿透特性。此外,在30%相对湿度条件下,实验研究了多层棉质布料的太赫兹透射特性。研究结果表明,在可见光波段"不透明"的衣物布料,利用太赫兹波可实现良好的"透视",但其对布料的穿透特性一定程度上受到环境相对湿度的影响,该研究对于衣物内隐藏危险物品的快速检测具有重要意义。     

基于主成分分析和支持向量机的太赫兹光谱冰片鉴别

利用主成分分析方法结合支持向量机建立了太赫兹时域光谱冰片种类鉴别模型。冰片是一些常用中成药的重要成分,由于其来源多、真假易混淆,在制药和交易环节,迫切需要快速、简便、准确的检测、鉴别方法。太赫兹时域光谱技术是利用太赫兹脉冲表征物质性质的一种新兴光谱技术。实验使用透射式太赫兹时域光谱系统分别获得了艾片、合成冰片和梅片三种冰片在0.2～2 THz之间的吸收谱线。通过主成分分析,做出了第一、第二主成分二维得分图以及第一、二、三主成分三维得分图,两者对三种不同种类冰片都具有很好的聚类效果。用前十个主成分的得分值矩阵代替原光谱数据,通过对三种冰片的60组样本训练,对未知的60组样本鉴别,建立了四种不同核函数的支持向量机模型。对比结果表明,径向基核函数构建的支持向量机对三种冰片的分类鉴别准确率均为100%,由此我们确定选择具有径向基核函数的支持向量机建立冰片种类的鉴别模型。此外,在含噪情况下,四种核函数SVM获得的总分类准确率都在85%以上,说明支持向量机具有很强的泛化能力。主成分分析结合支持向量机方法对冰片太赫兹光谱具有很好的分类和鉴别效果,为冰片等中成药剂的种类鉴别提供了一种新思路。     

Laser-induced photoacoustics influenced by single-cycle terahertz radiation

Laser-induced plasma acoustic waves are enhanced under the illumination of single-cycle terahertz (THz) radiation, making THz-enhanced acoustics (TEA) a useful method for THz wave detection. During a single-cycle THz pulse with its peak field of 100 kV/cm, a pressure enhancement of 10% is observed throughout the acoustic spectrum up to 140 kHz, and the TEA signal is found to increase linearly with THz wave intensity. By using dual-color laser excitation to manipulate free electron drift, it is possible to modulate the enhanced acoustic signal and recover a coherent THz time-domain waveform by simply "listening" to the plasma.     

Short Terahertz Pulse Generation from a Dispersion Compensated Modelocked Semiconductor Laser

Dispersion compensation is vital for the generation of ultrashort and single cycle pulses from modelocked lasers across the electromagnetic spectrum. It is typically based on addition of an extra dispersive element to the laser cavity that introduces a chromatic dispersion opposite to that of the gain medium. To date, however, no dispersion compensation schemes have been successfully applied to terahertz (THz) quantum cascade lasers for short and stable pulse generation in the THz range. In this work, a monolithic on‐chip compensation scheme is realized for a modelocked QCL, permitting THz pulses to be considerably shortened from 16ps to 4ps. This is based on the realization of a small coupled cavity resonator that acts as an ‘off resonance’ Gires‐Tournois interferometer (GTI), permitting large THz spectral bandwidths to be compensated. This novel application of a GTI opens up a direct and simple route to sub‐picosecond and single cycle pulses in the THz range from a compact semiconductor source.