基于LED峰值的太阳光谱合成方法

为了利用不同波段LED快速准确地模拟太阳光谱,基于LED的光谱合成原理,提出了一种利用LED光谱峰值波长处的数据合成太阳光谱的方法,简化了太阳光谱的拟合过程。首先,建立所有LED峰值波长处的函数方程组,利用约束最小二乘法确定各波段的拟合参数。进而,通过3组等间隔的LED光谱数据组对该方法进行了仿真分析,间隔40,30,20 nm的LED合成光谱与目标光谱相关系数对应为0.902,0.935,0.977,并对合成光谱失真处进行了分析和修正。最后,根据所选LED的实际光谱对太阳光谱进行了仿真分析。仿真结果表明：合成光谱与太阳光谱最大失配误差为4%,达到AM1.5的A级标准,满足LED太阳模拟器光谱匹配要求。     

激光诱导击穿光谱鉴别硫熏浙贝母

探究了应用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合化学计量学方法鉴别硫熏浙贝母的可行性。采集了未经硫熏、轻度硫熏和重度硫熏的浙贝母样本的LIBS光谱,使用小波变换和归一化对原始光谱进行预处理后,分别建立了基于全波段（400.41～871.65 nm）和基于特征波段（400.41～600.02 nm）的支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和随机森林（RF）的鉴别模型。结果表明：基于特征波段建立的三类模型的性能均与基于全波段建立的模型保持一致或更优,说明特征波段的提取是有效的。基于特征波段建立的模型中,SVM模型性能最优,建模准确率和预测准确率分别达到了100%和95.83%。综上所述,应用LIBS技术结合特征波段提取和化学计量学方法鉴别不同程度硫熏的浙贝母是可行的,且具有快速、简便、多元素同时分析的优势,可为鉴别硫熏中药材提供依据,有助于建立中药材质量检测与分级评定系统。     

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。     

基于全连接神经网络的自然光谱复现方法研究

为了能够精准和快速地复现可见光波段自然光谱，实现全光谱照明，使用具有强大非线性拟合能力的神经网络完成光谱匹配。首先，利用全连接神经网络的自学习能力，在采用基于修正高斯分布拟合函数的多个单色LED合成光谱模型生成训练和测试数据集的基础上，构建充分体现合成光谱和各单色LED光强系数比例关系的神经网络模型，即该模型能够针对输入光谱得到对应的单色LED光强比例系数，进而实现光谱复现。其次，针对标准太阳光谱和实测得到的不同时刻、天气的自然光谱进行光谱复现，并与采用基于遗传算法的光谱复现方法得到的结果进行对比。结果表明，基于全连接神经网络的自然光谱复现方法能够以小于5%的误差实现标准太阳光谱和实测太阳光谱的匹配，证明可使用同一个训练模型在不改变单色LED数量和种类的条件下得到多种与目标光谱高度吻合的不同类型光谱。对比其他光谱匹配算法，所提方法的拟合速度提高了数倍，还具有稳定性高、调控灵活、操作简便等优势。     

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。     

高光谱成像技术的库尔勒梨早期损伤可视化检测研究

利用高光谱成像技术对库尔勒梨早期损伤进行快速识别检测。以60个库尔勒梨为研究对象,采集380～1 030 nm波段范围内完好样本和损伤后1～7天样本的480幅高光谱图像。提取图像中感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,利用小波变换(WT)对光谱数据进行去噪平滑,将去噪后的全部样本按2∶1的比例分成建模集(320个)和预测集(160个)。利用二阶导数从全谱信息中提取出19个特征波长,分别基于全谱和提取出的特征波长对建模集和预测集进行支持向量机(SVM)建模分析。结果表明,基于全谱和特征波长的判别分析模型中,两者预测集的识别率都达到93.75%,表明提取的特征波长包含了光谱数据中的关键信息。然后,基于特征波长运用波段比运算挑选最佳波段比,根据波段比F值的分布确定光谱图像分割的最佳波长684和798 nm。对最佳波段比(684/798 nm)下的图像,利用选择性搜索(SS)对高光谱图像中样本的完好和损伤区域进行分割,从分割结果来看,1～7天损伤样本的受损区域能够被准确检测出来。研究结果表明：基于高光谱成像技术对库尔勒梨进行损伤鉴别是可行的,该研究所获得的特征波长和波段比为研发在线实时的库尔勒梨损伤检测系统提供支撑。     

基于近红外高光谱成像技术的小麦不完善粒检测方法研究

小麦作为主要的粮食作物在我国农业生产、运输、食品加工等方面占有重要地位。不完善籽粒严重影响了小麦质量与粮食安全。不完善籽粒主要在生产、存储、包装等过程中产生，目前我国小麦质量检测多以人工分选为主，但存在人主观性较强，肉眼易疲劳，且费时费力等问题，因此，如何快速准确鉴别小麦不完善粒是现阶段提高生产率和保证粮食安全的重要问题。运用高光谱成像技术和特征波段选取方法提出一种快速有效的小麦不完善粒鉴别方法。利用近红外高光谱成像系统获得1 000粒小麦样本在862.9～1 704.2 nm共256个波段的高光谱反射图像，其中包括健康粒、生芽粒、霉变粒和赤霉粒各250粒，提取每个样本感兴趣区域的平均反射率光谱作为分类特征。本文首先对提取的全波段光谱信息进行窗口平滑、一阶导数差分、矢量归一化等数据预处理，将原始光谱数据的隐藏信号放大并消除随机误差；在预处理的基础上运用伪偏最小二乘(DPLS)和正交化线性判别分析(OLDA)对光谱进行特征提取，降低数据的冗余度；最后采用仿生模式识别(BPR)建立四类小麦的鉴别模型。实验结果表明，采用全波段光谱信息建立的小麦不完善粒鉴别模型的平均识别精度达到97.8%，分析结果可知，利用近红外高光谱成像技术的全波段光谱信息对小麦不完善粒鉴别是可行的。尽管全波段光谱信息取得了较好的鉴别效果，但高光谱成像设备较为昂贵，获取高光谱全波段光谱信息数据量较大，无法满足对现场设备运算速度的高要求，因此，采用连续投影算法(SPA)对全波段光谱数据进行特征波段的选择，使波段数量由256维降低到10维，从而提高系统的可行性和运算速度。采用选取的10个特征波段建立小麦不完善粒鉴别模型，实验结果表明10个特征波段的平均识别精度仅为83.2%，分析结果可知，尽管采用10个特征波段提高了系统实时性，但鉴别准确性较差。为达到与全波段特征基本相当的鉴别效果，利用光谱特征与图像特征结合的方法建立小麦不完善粒鉴别模型，将上述选取的10个特征波段的形态信息、纹理信息和光谱信息进行结合，实验结果表明，10个特征波段的光谱信息与图像信息结合使鉴别的平均识别精度达到94.2%，此识别效果与利用全波段光谱数据的识别效果基本相当。利用高光谱成像系统探索了小麦不完善粒鉴别的可行性，通过分析以上实验可知，基于近红外高光谱成像技术对小麦不完善粒检测具有良好的效果，在有效的提高运算速度的同时也保证了系统的鉴别精度，为后期小麦不完善粒快速检测设备的开发提供了有效的研究方向。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。     

傅里叶中红外光谱结合稀疏表示分类方法鉴别小麦赤霉病感染等级

旨在探索感染不同等级赤霉病的小麦中主要成分含量变化引起的傅里叶中红外光谱信息响应,并结合模式识别方法实现基于傅里叶变换中红外光谱的小麦赤霉病等级无损检测。以感染不同等级赤霉病小麦为研究对象,在4 000~400 cm-1波数范围内采集95个小麦样本的傅里叶中红外光谱数据,利用载荷系数法（XLW）与随机森林算法（RF）分析选取小麦样本傅里叶中红外光谱中的敏感波长,利用稀疏表示分类（SRC）算法建模识别小麦感染赤霉病等级。结果表明：XLW算法和RF算法选择的特征波长作为定性分析模型的输入时模型鉴别准确率与全波段光谱数据作输入时均达90%以上,特征波长提取算法可以有效简化模型并提高效率。RF-SRC模型鉴别效果最好,建模集鉴别准确率达97%,测试集鉴别准确率达96%。小麦感染赤霉病等级的不同会引起小麦中水分、淀粉、纤维素、可溶性氮素、蛋白质、脂肪等物质含量的变化,采用RF算法选择的特征波长均反映了这些物质所对应的傅里叶中红外光谱透射光谱特征的差异,结合SRC模型进行小麦赤霉病等级鉴别可达到最好的鉴别效果。因此,利用傅里叶中红外光谱技术结合模式识别方法对小麦赤霉病等级鉴别是可行的,解释了傅里叶中红外光谱技术检测小麦赤霉病等级的机理。     

多光谱数据融合和GANs算法的COD浓度预测

水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光谱和近红外(NIR)光谱进行多光谱数据级融合(LLDF)和特征级融合(MLDF),进而构建基于生成对抗式网络(GANs)算法的COD浓度定量预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制COD标准液样本,分别采集标准液的UV光谱(190～310 nm)和NIR光谱(830～2 100 nm),对获取到的UV和NIR光谱数据进行一阶导数和Savitzky-Golay (S-G)平滑的预处理,消除基线漂移和干扰噪声;基于预处理过的光谱,直接进行数据级和特征级的数据融合,结合GANs算法搭建COD浓度预测模型。并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测偏差来对模型进行评价。结果表明,不论是特征级融合模型还是数据级融合模型都不够理想。分析原因可知,由于UV和NIR波段数据量不均衡,导致NIR波段掩盖掉了UV光谱的模型贡献度,让光谱融合失去意义。为了避免融合失败,拟采用归一化的方法处理多光谱数据,并讨论了标准归一化(SNV)、最大最小归一化(MMN)和矢量归一化(VN)对建模的影响。将经过归一化后的UV和NIR光谱数据再次进行融合,分别作为GANs模型的输入X,将真实测量COD值作为输出值Y,建立不同归一化方法处理后的COD浓度预测模型。建模结果显示,采用不同归一化方法对多光谱数据融合模型的影响较大,不论是数据级融合模型还是特征级融合模型的预测精度较未归一化之前有明显的提升,其中采用最大最小归一化的预测模型效果提升最为明显。与单一谱源的全波长UV波段的GANs预测模型、全波长NIR波段的GANs预测模型进行对比来验证多光谱数据融合GANs预测模型的精度,结果表明：基于UV和NIR光谱的特征级光谱融合模型的R2为0.994 7,RMSEP为0.976,比数据级融合的预测模型误差降低了52.9%,预测回收率为98.4%~103.1%,远好于其他几组,模型的泛化能力更强,预测精度也更高。与单一谱源的预测模型相比,多光谱数据融合能反应更多的水体样品的化学信息,更加全面揭示水体的污染物程度,从不同的层面上反应水体中污染物的差异,为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。     

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。     

高光谱结合二维相关光谱检测灵武长枣中半纤维素的含量

利用高光谱成像技术与二维相关光谱（2D-COS）结合化学计量学检测灵武长枣半纤维素含量。采用定量瘀伤装置获得0,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级瘀伤长枣模型,通过高光谱和分光光度计分别获得样品高光谱图像和半纤维素含量。蒙特卡洛异常值检测法剔除异常样本后,分别用随机划分法（RS）,Kennard-Stone法（KS）、光谱-理化值共生距离法（SPXY）和3∶1比例法对样本集划分校正预测。采用基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）和标准化（Normalize）对长枣原始光谱预处理后建立偏最小二乘回归模型（PLSR）,优选最佳样本集划分及预处理方法。利用2D-COS将光谱信号扩展到第2维,在全光谱范围内寻找与半纤维素含量相关的敏感波段区间。采用竞争性自适应加权算法（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、变量组合集群分析法（VCPA）以及iVISSA+BOSS,iVISSA+CARS和iVISSA+VCPA方法在2D-COS敏感波段区间进行特征波长提取,并建立基于特征波长的PLSR模型。结果表明,样本集经3∶1划分和Baseline预处理后建立的基于全波段的PLSR模型最优,故最佳样本集划分方法为3∶1,预处理方法为Baseline,用于后续特征波长提取。通过2D-COS分析发现3个与半纤维素相关的自相关峰（401,641和752 nm）;在2D-COS敏感区域（401～752 nm范围内）,采用BOSS,CARS,iVISSA,VCPA,iVISS+BOSS,iVISS+CARS,iVISS+VCPA分别提取了14,26,39,12,15,22和11个对应的特征波长,占总波长的18.9%,35.1%,52.7%,16.2%,20.2%,29.7%和14.8%。对比2D-COS和特征波建立的PLSR模型,2D-COS+iVISSA-PLSR模型效果较好,其R2_C=0.747 9,R2_P=0.604 7,RMSEC=0.043 8,RMSEP=0.060 3。研究表明,利用高光谱成像技术结合2D-COS可实现灵武长枣半纤维素含量的快速检测。     

基于向量空间模型的岩屑LIBS光谱分类识别方法

向量空间模型最初用于文献检索,该模型是通过对文献内容进行特征文本提取后,将文献转换到文本向量空间,然后在文本向量空间中通过计算文献的特征文本向量与检索文本的特征文本向量的相似度,实现文献的检索,该方法基于模式识别中模板匹配的最近邻原则。针对光谱数据的特点和模式识别中模板匹配的基本原则,将向量空间模型引入基于样品光谱的分类识别。通过训练集中光谱数据获得各样品的光谱数据模板,提取训练集中各样品光谱数据模板特征峰的波长和相对强度信息,构建特征峰信息数据库,计算获得特征峰信息权值,将光谱数据转换到特征峰向量空间,获得各样品光谱数据模板的特征峰向量,构建样品特征峰向量数据库。同理获得预测集样品光谱的特征峰向量,在特征峰向量空间中通过计算预测集样品特征峰向量与样品特征峰向量数据库中各样品模板特征峰向量的余弦值,完成对预测集样品的分类识别。以岩屑样品的LIBS光谱为研究对象,将向量空间模型应用于LIBS光谱的分类识别。分类结果表明,该方法能够实现对岩屑样品LIBS全谱的快速分类识别,且在对预测集光谱数据进行平均处理后,分类准确率为100%。提出的基于向量空间模型的LIBS光谱分类方法可以拓展应用于其他光谱数据的分类识别。     

高光谱技术无损检测单粒小麦种子生活力的特征波段筛选方法研究

种子活力是种子质量的一项重要指标,高活力的种子具有较强的抗逆性、生长优势及生产潜力。而种子活力在种子生理成熟时最高,随后随着贮藏时间的延长而发生着自然不可逆的降低。因此,在播种前及时、准确地对种子活力进行检测和筛选具有重要的实践意义。针对传统种子活力检测方法存在的操作过程复杂繁琐、耗时长、重复性差且对种子有破坏性等缺点,研究尝试利用高光谱成像技术建立单粒小麦种子生活力快速、无损、精确的检测方法。以高温高湿老化后的190粒小麦种子（发芽128粒,不发芽62粒）作为研究样本,先利用可见-近红外(Vis-NIR)高光谱成像系统采集样本种子的光谱图像和进行标准发芽试验,并确保光谱采集试验和标准发芽试验的小麦种子一一对应。随后提取种子光谱图像的感兴趣区域并对其光谱数据进行平均和特征分析。分别采用一阶导数（FD）、均值中心化（MC）、正交信号校正(OSC)和多元散射校正（MSC）对原始光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘辨别分析（PLS-DA）建立全波段PLS-DA模型,比较分析,并筛选出最适预处理方法。分别利用无信息变量消除算法（UVE）、竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)及耦合不同变量筛选方法对特征波段进行筛选提取,再分别基于所提取出的特征波段建立PLS-DA定性判别模型,对比分析,最终确立提取与单粒小麦种子生活力相关性最高的高光谱特征波段方法体系。结果表明：不同光谱预处理建立的模型其表现有所差异,在MC,FD,OSC和MSC中,采用MC对原始高光谱数据进行预处理,建立的全波段MC-PLS-DA判别模型,其校正集和预测集对小麦种子生活力的整体鉴别正确率分别为82.5%和83.0%,优于原始及其他预处理后建立的全波段PLS-DA判别模型,其校正集和预测集对小麦种子活种子鉴别正确率分别为94.8%和90.6%。进一步对比3种单特征波段提取方法及其耦合分析建模中,发现3种变量筛选方法耦合（UVE-CARS-SPA）的方式能够将光谱全波段的688个变量压缩至8个变量（473,492,811,829,875,880,947和969 nm）,利用所筛选出的8个变量建立的MC-UVE-CARS-SPA-PLS-DA模型获得了最优秀的鉴别效果,其校正集和预测集对小麦种子生活力的整体鉴别正确率分别为86.7%和85.1%,较全波段模型（MC-Full-PLS-DA）分别提升了4.2%和2.1%,活种子的鉴别正确率分别为93.8%和84.4%,经过此优秀模型筛选后,种子批最终发芽率可达到93.1%。实验结果表明,基于高光谱成像技术结合UVE-CARS-SPA-PLS-DA模型能够实现对单粒小麦种子生活力的定性判别。研究工作为小麦种子活力的快速、精确且无损的检测提供理论支持。     

高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法

为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、46片溃疡病叶、80片除草剂危害叶、51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478～900 nm光谱范围内对每个叶片一个或多个发病区提取5×5的感兴趣区域（ROI）,将ROI内每个像素的反射率值作为光谱信息,则一个ROI得到25个光谱信息样本,最终五类叶片共得到13250个光谱样本。利用随机法将全部样本划分为9 938个训练集和3 312个测试集。分别采用一阶求导（1stDer）、多元散射校正（MSC）和标准正态变换（SNV）三种方法对原始光谱信息进行预处理,对不同预处理方法后的数据采用主成分分析法（PCA）提取特征波长。1st Der预处理后得到7个特征波长,分别是520.2,689.0,704.8,715.4,731.2,741.8和757.6 nm;MSC和SNV预处理后得到7个相同的特征波长,分别是551.9,678.5,704.8,710.1,725.9,731.2和757.6 nm;原始光谱得到7个特征波长,分别是525.5,678.5,710.1,720.7,725.9,757.6和762.9 nm。分析PCA后的样本分布散点图可知,正常叶片、溃疡病叶片和红蜘蛛叶片样本有一定程度聚类,除草剂叶片和煤烟病叶片样本有大量重叠,仅依据PCA不能完成病虫害叶片的识别。对全波段（FS）和PCA特征波长数据在不同预处理方法下进行支持向量机（SVM）和随机森林（RF）建模,结果表明：数据在1stDer预处理方法下识别效果最佳,1st Der-FS-SVM模型总分类精度（OA）为95.98%,Kappa系数为0.948 2,1st Der-FS-RF模型OA为91.42%,Kappa系数为0.889 2,1stDer-PCA-SVM模型OA为90.82%,Kappa系数为0.881 6,1stDer-PCA-RF模型的OA为91.79%,Kappa系数为0.894;对PCA选择的特征波长数据建模,SVM和RF模型下识别率均达到84%,全波段下模型识别率在88%以上,FS数据建模效果优于PCA特征波长。研究结果表明,高光谱成像技术结合机器学习方法进行柑橘叶片分类是可行且有效的,为柑橘病虫害的无损准确识别提供理论根据。     

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。     

激光诱导击穿光谱联合UVE变量优选检测大豆油中的铬含量

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的重金属Cr进行检测研究。以松木木片对重金属Cr进行富集,采用AvaSpec双通道高精度光谱仪在206.28~481.77 nm波段范围内采集松木木片样本的LIBS光谱,利用无信息变量消除(UVE)方法筛选与重金属Cr相关的波长变量,应用偏最小二乘(PLS)回归建立大豆油中重金属Cr的定标模型,并与单变量及全波段PLS定标模型进行比较。结果表明,相比单变量及全波段PLS定标模型,UVE-PLS定标模型的性能更优,其相关系数、校正均方根误差、交互验证均方根误差及预测均方根误差分别为0.990,0.045,0.050及0.054 mg·g-1。经UVE变量筛选后,UVE-PLS定标模型所用的波长变量数仅为全波段PLS的2%。由此可见,UVE是一种有效的波长变量筛选方法,能有效筛选出与重金属Cr相关的波长变量。     

铁质破片的高光谱图像识别研究

高光谱成像凭借高的光谱分辨率、图谱合一、波段多的特点,能够为待分类目标提供多维的参考信息,从而提高分类精度。爆炸破片的识别回收能够为爆炸威力的评估和防爆措施的设计提供参考。针对当前破片检测中多采用可见光波段或红外波段等单个波段进行检测,忽略了破片目标与背景对不同波长的光有着不同的吸收程度,没有将多波段破片特征充分利用,为此结合高光谱检测手段,提出了一种空间分割结合光谱信息的爆炸破片识别方法。在实验室环境下,首先采集铁质破片、石头、树叶的高光谱图像,对采集的样本图像数据做预处理,包括去噪声以及黑白校正反演反射率信息等,感兴趣区域随机提取三类样本像素点共750个,随机选取600个点作为训练集其余作为测试集,通过训练后得到预测准确度分别为88%、 88%、 94%的决策树模型。其次模拟了铁质破片散落在含有石头树叶的沙土中的场景并采集其高光谱数据,通过前后级联的空谱融合方法,在空域经过图像增强和去噪等预处理之后,采用边缘检测结合区域生长以及形态学处理的方法对空间图像进行分割,得到沙土上有形态的目标,空间分割的交并比(IOU)达到93.5%,真阳率(TPR)达到97.4%;然后结合光谱域训练得到...     

推扫型高光谱数据光串扰校正方法研究

串扰是成像光谱仪非理想成像特性中的一种,分为电串扰和光串扰,它广泛存在于现有的成像光谱仪之中。推扫型高光谱数据的光串扰使目标像元受到临近像元的影响,目标像元光谱曲线发生变化,图像的清晰度降低。基于推扫型成像光谱仪的成像原理,提出一种针对推扫型高光谱数据的光串扰校正方法。从高光谱数据中选取包含白色定标布地物的区域作为参考数据,通过行间差值方法得到所有白色定标布像元产生的总光串扰量;对总光串扰量进行拟合以抑制噪声,并通过递归方法计算单个白色定标布像元所产生的光串扰量;使用该串扰量对整景数据进行光串扰校正。选用三景不同地物类型的PHI数据进行光串扰校正,结果显示,校正后数据的光串扰现象得到明显的抑制,数据质量在光谱维和空间维均得到有效提升。在光谱维,由光串扰引起的光谱曲线变化得到校正;在空间维,图像清晰度提高50%以上的波段数占总波段数的83%。校正方法直接从高光谱数据本身提取光串扰量,并对数据光串扰现象进行校正,不依赖于其他外部数据,且适用于不同的地物类型。该光串扰校正方法亦对实验室测定成像光谱仪的光串扰量具有借鉴意义。     

贮藏期内灵武长枣果糖含量的高光谱预测

高光谱成像可将图像和光谱相结合,同时获得目标对象的图像和光谱信息,已在农产品定性和定量分析检测方面得到广泛利用。利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法对贮藏期内灵武长枣果糖含量进行无损检测。采用高效液相色谱测量长枣果糖含量的化学值,可见-近红外高光谱系统采集长枣的高光谱图像,提取每个样本感兴趣区域的平均光谱;建立长枣贮藏期的径向基核函数支持向量机（radial basis kernel function support vector machine,RBF-SVM）模型;分别选用正交信号校正法（orthogonal signal correction,OSC）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、中值滤波（median-filter,MF）、卷积平滑（savitzky-golay,SG）、归一化（normalization,Nor）、高斯滤波（gaussian-filter,GF）和标准正态变换（standard normalized variate,SNV）等方法对原始光谱进行预处理;为减少数据量,降低维度,提高运算速度,采用反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,BiPLS）、间隔随机蛙跳算法（interval random frog,IRF）和竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）对光谱数据提取特征变量;建立全波段和特征波段的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和主成分回归（principle component regression,PCR）长枣果糖含量预测模型。结果表明：RBF-SVM判别模型校正集准确率为98.04%,预测集准确率为97.14%,能很好地预测长枣的贮藏期;利用BiPLS, IRF及CARS进行降维处理,提取特征波长个数为100, 63和23,占原光谱数据的80%,50.4%和18.4%;为简化模型运算过程并提高模型精度,采用CARS算法对BiPLS及IRF算法所选取的特征波长进行二次筛选,分别优选出18和15个特征波长,占原光谱数据的14.4%和12%,显著减少特征波长数;将全波段光谱与提取出的特征波长分别建立长枣果糖含量的PLSR及PCR预测模型,优选出CARS提取特征波长建立的PLSR模型效果最优,其中校正集的相关系数R_c=0.854 4,均方根误差RMSEC=0.005 3,预测集的相关系数R_p=0.830 3,均方根误差RMSEP=0.005 7,说明CARS有效地对光谱进行降维,简化了数据处理过程。研究表明,利用可见-近红外高光谱成像结合化学计量学方法及计算机编程,可以有效的实现灵武长枣果糖含量的快速无损分析,为灵武长枣内部品质的检测提供理论依据。