干贝水分含量可视化检测方法的研究

水分含量影响干贝的口感、质地等品质特征,而且与其贮存期密切相关。应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法,实现干贝水分含量的快速检测。实验采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围内的高光谱图像,采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(B_w)分别提取了7个和4个特征波长。基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,三种模型分别是SPA-PLSR,B_w-PLSR和PLSR。建模集和预测集相关系数都高于0.95,预测均方根误差都低于10%,三种模型均获得了较好的预测效果,都能很好地预测干贝的水分含量。在所有模型中,SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%),因此本文基于SPA-PLSR模型,采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。结果表明,高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像,提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集,其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型,并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长,并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型,但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量,大大简化了模型,更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(R_p)分别为0.92和0.93,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%,取得了满意的结果。研究表明,近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量,为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量

应用近红外高光谱成像技术实现三文鱼肉水分含量的快速无损检测。采集来自不同部位的三文鱼肉共90个样本的高光谱图像, 提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。随机取60个样本作为建模集, 其余30个样本作为预测集。分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对全波段和水分含量建立相关性模型, 并对预测集样本的水分含量进行预测。再用一种新的变量提取方法random frog选择特征波长, 并基于特征波长分别建立水分检测的PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的预测精度虽然稍逊于全波段模型, 但是仅用12个变量代替了全波段的151个变量, 大大简化了模型, 更便于实际应用。PLSR和LS-SVM特征波长模型的预测相关系数(Rp)分别为0.92和0.93, 预测均方根误差(RMSEP)分别为1.31%和1.18%, 取得了满意的结果。研究表明, 近红外高光谱成像与化学计量学方法结合可以准确预测三文鱼肉的水分含量, 为鱼肉品质的快速监测提供重要的参考。     

大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究

采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900～2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域（ROI）的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938～2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑（moving average）、S-G平滑、基线校正（baseline）、归一化（normalize）、标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）、多元散射校正（multiple scattering correction,MSC）、去趋势（detrending）共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权算法（CARS）、无信息消除变量法（UVE）提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938～2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R２_C和Ｒ２_P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。     

基于高光谱成像技术的土壤水分机理研究及模型建立

为了研究宁夏地区土壤的水分迁移机理以及对土壤水分快速无损检测,利用高光谱成像(光谱范围900~1 700 nm)技术对土壤的含水率进行了研究。通过高光谱成像系统采集了208个土样,比较了不同天数下土壤含水率与光谱的变化、不同质量含水量光谱的差异。对采集到的土样进行PLSR模型建立,对比分析不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长(UVE、CARS、β系数、SPA)、不同建模方法(MLR、PCR、PLSR)建立的模型,优选出最佳模型。结果表明:在一定的土壤含水量范围内,光谱曲线的反射率与土壤含水率成反比;当增大到超过田间持水率时,光谱曲线的反射率与土壤含水率成正比。对比分析了不同预处理方法,优选出单位向量归一化预处理方法。对比不同的模型,优选出SPA提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为987,1 386,1 466,1 568,1 636,1 645 nm,最优模型的预测相关系数Rp=0.984,预测均方根误差RMSEP为0.631。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12 000～4 000 cm^-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。首先运用SG、 Normalize、 SNV、 MSC、 Detrend、 OSC、 SG+1D、 SG+Normalize、 SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、 SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend＿SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 6,预测集均方根误差RMSEP为1.195 3;经过Detrend＿SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 9,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。...     

近红外光谱结合变量优选和GA-ELM模型的干制哈密大枣水分含量研究

水分含量是哈密大枣干制过程中的重要指标,对其外观、口感、贮藏和运输具有重要的影响。因此,为实现哈密大枣水分含量的准确预测,采用近红外光谱结合变量优选方法,建立干制哈密大枣水分含量的GA-ELM预测模型。为提高模型的稳定性和预测精度,开展并讨论了核函数和神经元个数对GA-ELM预测模型的影响。采用多种预处理方法对全波段光谱进行处理,对比分析发现标准正态变换方法(SNV)效果最佳。对标准正态变换处理后的光谱利用连续投影算法(SPA)、联合区间偏最小二乘(si-PLS)和遗传算法(GA)及其组合算法分别从全波段927.77～2 501.14 nm范围内筛选特征波长,并建立对应GA-ELM预测模型,同时与全波段的GA-ELM模型效果相比较,采用SNV+SPA筛选的14个特征波长建立的GA-ELM模型效果最佳,预测结果R_c和R_p分别为0.984 2和0.967 5, RMSEC和RMSEP分别为0.006 1和0.007 9, RPD为3.678 8。研究结果表明:SNV+SPA+GA-ELM方法可实现干制哈密大枣水分含量的准确预测,为近红外光谱技术应用于干制哈密大枣在线检测提供了参考。     

基于优选波长的多光谱检测系统快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价猪肉新鲜度的重要理化指标。为了实现快速、无损检测猪肉的新鲜度,优选出与猪肉中TVB-N含量相关的特征波长,将包含特征波长的发光二极管(LED)光源用于多光谱检测系统,测定了猪肉中TVB-N的含量。首先利用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱系统对猪肉进行检测,获取高光谱反射率数据,并采用一阶导数(FD)法、标准正态变量变换(SNV)以及其他预处理方法建立猪肉中TVB-N含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型;然后分别利用逐步回归算法(SWA)、连续投影算法(SPA)、基因遗传算法(GA)筛选出与TVB-N含量相关的特征波长,利用筛选出的特征波长分别建立PLSR模型与多元线性回归(MLR)模型,比较模型结果后进一步优选特征波长;最后,将含有特征波长的LED光源用于多光谱检测系统,并建立PLSR模型与MLR模型,从而完成对猪肉中TVB-N含量的测定。实验结果表明:利用SWA、SPA、GA这3种算法筛选出的特征波长能够很好地反映全光谱的信息,建立的模型效果较好,变量数大大减少;包含优选特征波长的LED光源在多光谱检测系统中能很好地检测猪肉中的TVB-N含量;MLR模型结果好于PLSR模型结果,MLR模型的校正集相关系数和校正集均方根误差分别为0.9050和3.63×10-5,预测集相关系数和预测集均方根误差分别为0.9040和3.81×10-5。     

可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究

对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(R_p)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的R_p分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明, 可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。     

高光谱图谱融合检测羊肉中饱和脂肪酸含量

为探究高光谱成像(400~1000 nm)对羊肉中饱和脂肪酸(SFA)含量检测的可行性,提出一种基于特征光谱信息和图像纹理特征融合的SFA含量预测模型,实现对羊肉中SFA含量的快速检测及分布可视化。利用分段阈值法构建掩膜图像,获取羊肉样本感兴趣区域(ROI),结合SPXY法对样本集进行划分并对相关光谱信息进行预处理,分别采用连续投影算法(SPA)、变量组合集群分析法(VCPA)和β权重系数法提取特征光谱;通过获取羊肉样本主成分图像,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法提取图像纹理信息;分别对特征光谱、图像信息及图谱融合信息建立的偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型进行对比分析。利用5种不同对原始光谱数据进行预处理,经SNV法预处理后的光谱其校正集与预测集相关系数分别为0.921和0.875,较原始光谱分别增加了0.001和0.04,均方根误差模型分别为0.244和0.268,较原始光谱模型分别减少了0.003和0.06;对SNV法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,SPA法、VCPA法及β权重系数法分别提取出12,10和9个特征波长;获取羊肉样本的前5个主成分图像,选择所含信息量最多的第一主成分图像进行纹理特征提取,依次提取0,45°,90°和135°方向下的能量、熵、同质性和相关性共4个主要纹理特征。利用SPA法提取的特征波长建立的PLSR与LS-SVM模型性能较好,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.8849和0.8807,均方根误差分别为0.3001和0.2606;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.8987和0.8926,均方根误差分别为0.2767和0.2476;图谱信息融合模型中,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.9071和0.9078,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.03,均方根误差分别为0.3269和0.2992,较特征光谱模型分别增加了0.03和0.04;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.9206和0.8946,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.002,均方根误差分别为0.2519和0.2458,较特征光谱模型分别减少了0.02和0.002。光谱预处理中经SNV法处理后的光谱所建模型性能优于其他预处理方法;采用SPA法提取的12个特征波长简化了光谱模型,提高了模型性能,特征光谱建模的最优方法为SPA-LS-SVM;图谱信息融合模型较特征光谱模型,模型相关系数增加较少,表明图像纹理信息虽携带了部分有效信息,但这些信息与羊肉中SFA含量之间的相关性有待进一步研究。基于图谱信息融合模型的预测性能最优,其次为光谱信息模型。择优选取SPA-PLSR模型计算羊肉样本中每个像素点的SFA含量,利用伪彩色图直观表示了羊肉样本中SFA的含量分布。实现对羊肉样本SFA含量的无损检测及分布可视化表达。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

不同贮藏温度下滩羊肉pH值的近红外高光谱动力学模型建立

为了比较4℃、15℃两种贮藏温度下滩羊肉pH值的变化,优选出滩羊肉贮藏期间的最优模型,采用pH酸度计测量样本pH值,建立两种贮藏温度下传统动力学的零级和一级模型;应用近红外(900～1 700 nm)高光谱成像采集两种贮藏温度下滩羊肉的光谱数据,剔除异常值后进行光谱预处理;使用连续投影算法(SPA)提取特征波长,建立全波段和特征波长的偏最小二乘(PLSR)预测模型;对比分析得到的最优光谱模型与动力学模型相结合,确定滩羊肉光谱动力学模型。结果表明,4℃和15℃的传统动力学模型的相关系数分别为0.502和0.912;4℃下原始光谱经PLSR建模后效果最优,相关系数R_c为0.821,R_p为0.863,15℃经SG-S(3,7)+De-trending(4)预处理后经PLSR建模效果最优,相关系数R_c为0.876,R_p为0.819。因此,高光谱结合传统动力学的模型检测羊肉pH值的方法是可行的,该模型可以预测15℃下滩羊肉的贮藏期。     

灵武长枣VC含量的高光谱快速检测研究

采用可见-近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法检测灵武长枣维生素C(VC)含量，探究一种全新的水果内部成分的快速无损检测方法。采用高效液相色谱法(HPLC)测得长枣的VC含量化学值，可见-近红外高光谱成像系统采集164个灵武长枣400～1 000 nm的高光谱图像，利用ENVI4.8软件提取图像的感兴趣区域(region of interest，ROI)，计算其平均光谱，获得光谱值，将化学值与光谱值通过The UnsecramblerX 10.4软件建立模型。利用蒙特卡洛交叉验证法剔除异常值，采用光谱理化值共生距离法(sample set partitioning based on joint x-y distance，SPXY)进行样本划分以提高模型的预测性能；对光谱采用移动平滑(moving average)、中值滤波(median filter)、归一化(normalize)、基线校准(baseline)、多元散射校正(multiple scattering correction，MSC)、去趋势(detrending)和标准正态变量变换(standard normal variate，SNV)等7种方法进行预处理；为进一步减少数据量，降低维度，提高运算速度，使用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)、无信息变量消除算法(uninformative variable elimination ，UVE)和连续投影算法(successive projections algorithm，SPA)提取特征波长，以期实现以少数波段代替全波段；将全波段光谱(full spectrum，FS)以及CARS, UVE和SPA三种方法提取的特征波长分别建立偏最小二乘(partial least squares wavelength regression，PLSR)和支持向量机(support vector machine，SVM)模型，从而确定最优的建模模型。利用蒙特卡洛交叉验证法共剔除7个异常样本，采用SPXY法将剔除异常样本后的157个数据区分为校正集和预测集，校正集中样本个数为117，预测集中样本个数为40。将未经光谱预处理的建模结果与分别经过七种光谱预处理的建模结果相比，选择未经光谱预处理的数据进行后续分析；将未经光谱预处理的光谱值采用CARS，UVE，SPA方法进行提取特征波长，CARS共优选出406，415，487，631，636，655，660，665，670，684，689，694，723，732，747和881 nm下的光谱变量16个，利用CARS提取出的特征波长占总波长的12.8%；UVE共优选出406，415，627，631，636，651，655，660，665，670，675，679，684，689，694，699，703，708，742，747，751，756，761，766，771，775，780，785，790，795，919和924 nm下的32个特征波长，利用UVE提取出的特征波长占总波长的25.6%；SPA共优选出401，665，684 nm三个特征波长，利用SPA提取出的特征波长占总波长的2.4%。将全波段光谱与提取出的特征波长建立PLSR模型和SVM模型，对比模型结果显示UVE-SVM模型最优，其R2_c为0.847 1，R2_p为0.714 9，说明UVE有效地对光谱进行降维，简化了数据处理过程。本研究对高光谱成像技术在水果领域的应用进行了有益探索，探究了一种全新的灵武长枣VC含量的无损检测方法，相应建立的可见-近红外高光谱模型为其他水果成分的快速检测提供了理论基础。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

基于紫外‐可见透射光谱技术和极限学习机的早期鸡胚雌雄识别

为了对鸡种蛋胚胎进行雌雄识别,探究利用紫外-可见-近红外透射光谱进行鸡胚雌雄识别的可行性,搭建了鸡种蛋透射光谱检测系统,采用横向和竖向大头朝上2种放置方式获取210枚鸡种蛋孵化0~15 d的光谱,光谱范围为360~1 000 nm。构建极限学习机（ELM）鸡胚雌雄识别模型,通过比较不同放置方式和孵化天数下模型的识别准确率,发现竖向放置且孵化第7 d的识别效果最好;将竖向放置孵化第7 d的光谱初步分为紫外（360~380 nm）、可见光（380~780 nm）、近红外（780~1 000 nm）、紫外-可见光（360~780 nm）和全波段（360~1 000 nm）5个不同的波段范围来分析,预测集准确率分别为82.86%,77.14%,75.71%,84.29%和81.43%,筛选出360~780 nm的紫外-可见光波段为有效波段;在紫外-可见光（360~780 nm）波段,采用多元散射校正（MSC）去噪,并用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和连续投影算法（SPA）筛选特征波长降维,建立不经筛选特征波长、CARS筛选特征波长和SPA筛选特征波长的3种ELM模型。其中不经筛选特征波长的ELM模型识别效果最好,但输入变量最多,隐含层神经元为680且激活函数为sig时,预测集准确率为84.29%。SPA筛选特征波长的ELM模型识别效果次之,输入变量有9个,隐含层神经元为840且激活函数为hardlim时,预测集准确率为81.43%。CARS筛选特征波长的ELM模型识别效果最差,输入变量有27个,隐含层神经元为100且激活函数为sig时,预测集准确率为78.57%;用遗传算法（GA）优化ELM模型的权值变量和隐含层阈值,不经筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,SPA筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,CARS筛选特征波长建立的GA-ELM模型,预测集准确率为81.43%。紫外-可见光波段不经筛选特征波长的GA-ELM模型识别效果和经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型相同,表明SPA筛选的特征波长变量能够有效反映360~780 nm波段的信息,SPA使用的变量数仅占紫外-可见光波段的2.14%,因此,雌雄识别最佳模型为紫外-可见光波段经SPA筛选特征波长的GA-ELM模型,预测集准确率为87.14%,其中,雌性识别率为88.57%,雄性识别率为85.71%,单个样本平均判别时间0.080 ms。结果表明紫外-可见透射光谱技术和ELM模型为孵化早期鸡胚蛋雌雄识别提供了一种可行方法。     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量

通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000～2 500 nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA) 、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARS-PLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495 nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496 nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。     

近红外光谱定量分析技术在枇杷可溶性固形物无损检测中的应用

应用近红外漫反射光谱定量分析技术对两个产地三个品种枇杷的可溶性固形物进行无损检测试验研究。通过分析,发现在波长1 400～1 500 nm和1 900～2 000 nm两段范围,样品的可溶性固形物与光谱吸光度之间的相关系数较高;用偏最小二乘回归PLSR、逐步多元线性回归SMLR和主成分回归PCR三种方法分别建立这两个波段和全波段范围的模型,全波段的PLSR模型的效果较优。研究发现一阶和二阶微分光谱建立的模型均不如原始光谱建立的模型效果好。最终建立三个品种枇杷样品的原始光谱在全波段范围经17点平滑后的PLSR模型,模型的校正集和预测集的相关系数分别为0.96和0.95。研究表明近红外光谱检测技术可用于枇杷可溶性固形物含量的定量分析。