基于近红外光谱特征的三文鱼品质多指标快速检测

三文鱼肉质鲜美、营养丰富，尽管价格昂贵，却深受广大消费者喜爱，2017年我国三文鱼进口额达3.5亿美元。近年来不法商贩为追求高额利润导致三文鱼消费市场“以假乱真”、“以次充好”的问题日益突出，主要表现为：(1)以价格低廉、外观相似的淡水虹鳟、大马哈鱼、太平洋鲑鱼等冒充价格高、消费者认可度高的挪威三文鱼；(2)将低成本、低品质的冰冻三文鱼(-18 ℃储运、保质期长、组织结构被冰晶破坏、口感风味破坏严重)化冻后冒充高成本、高品质的冰鲜三文鱼(0～4 ℃储运、保质期短、无冰晶产生、口感风味最大限度保持)；(3)将次新鲜的三文鱼冒充新鲜三文鱼。针对三文鱼品质感官检测误差大、理化检测耗时费力的不足，拟研究一种基于近红外光谱(NIRs)特征的真品/伪品三文鱼、冰鲜/冻融三文鱼、新鲜/次新鲜三文鱼快速鉴别方法。首先采集真品(挪威三文鱼)/伪品(淡水虹鳟、大马哈鱼和太平洋鲑鱼)三文鱼、冰鲜(冰鲜1，3和5 d)/冻融(冰冻15，30和45 d并化冻)三文鱼和新鲜/次新鲜(冰鲜保藏0，2，4，6和8 d)三文鱼样品的NIRs信息，并将不同储藏天数的冰鲜三文鱼以国标法测定其TVB-N含量。原始光谱经标准正态变量变换(SNV)等方法预处理后，分别使用主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)进行光谱数据降维及特征波长筛选。最后，结合K-最近邻法(KNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)对真品/伪品三文鱼和冰鲜/冻融三文鱼构建识别模型；结合联合区间偏最小二乘法(Si-PLS)对新鲜/次新鲜三文鱼构建TVB-N预测模型。建模结果表明：真品/伪品三文鱼LS-SVM定性识别模型对应的测试集识别率达97.50%，冰鲜/冻融三文鱼LS-SVM定性识别模型对应的测试集识别率达98.89%；TVB-N对应的Si-PLS定量检测模型的预测集相关系数为0.864 1，基于TVB-N预测值建立的三文鱼新鲜度定性鉴别模型对应的测试集准确率为90.00%。研究结果表明，利用近红外光谱特征结合化学计量学方法能够快速、无损检测真品/伪品三文鱼、冰鲜/冻融三文鱼和新鲜/次新鲜三文鱼，实现三文鱼品质多指标快速检测。     

基于高光谱成像技术的三文鱼肉水分含量的可视化研究

提出了一种利用高光谱成像技术检测三文鱼水分含量并实现其可视化的新方法。采集不同水分含量的共100个鱼肉样本的高光谱图像,并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。75个样本用于建模集,采用连续投影算法对原始光谱提取特征波长,利用提取的特征波长替代原始光谱,采用PLS建立预测模型,对25个预测集样本的水分含量进行预测,预测决定系数(R2)为0.904,预测均方根误差(RMSEP)为1.169%,获得了满意的预测精度。最后,用所建模型对预测集图像上每个像素点的水分含量进行预测,利用Matlab语言编程,三文鱼肉表面不同部位的水分分布采用不同颜色表示,进而实现三文鱼肉水分含量的可视化。结果表明,高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的水分含量,与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化,能形象、直观地展示出鱼肉的水分含量分布情况,为实现水产品加工的自动化奠定了基础。     

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。     

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。     

基于中红外光谱分析技术的香菇产地识别研究

采用中红外光谱分析技术对香菇产地进行识别研究,并将相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法应用于中红外光谱判别分析之中,取得了较好的效果。通过采集香菇粉末的中红外透射光谱,去除光谱噪声明显部分,对剩下的3 581~689cm-1透射谱线采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)进行预处理,并基于预处理谱线建立了香菇产地识别的偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、簇类独立软模式分类(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)、K最邻近算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、RVM模型等五种判别分析模型。所有模型的识别正确率均高于80%,KNN,SVM和RVM判别分析模型取得了相近的结果,建模集和预测集识别正确率高于90%。基于全谱的PLS-DA模型的加权回归系数,利用加权回归系数法选取了6个特征波数,并基于特征波数建立了PLS-DA,KNN,SVM和RVM模型。基于特征波数的PLS-DA模型的建模集和预测集识别正确率均低于80%,而KNN,SVM和RVM模型的建模集和预测集的识别效果相近,且都高于90%。基于全谱和特征波数的模型中,RVM算法表现出较好的效果,识别正确率优于90%。结果表明,基于中红外光谱技术能用于香菇产地的识别,特征波数的选择以及RVM算法可以有效的用于中红外光谱判别分析中。本文成功将中红外光谱用于香菇产地识别研究,为香菇品质以及其他农产品品质分析提供了一种新的想法,具有实际意义。     

基于可见与近红外光谱联用的柑桔黄龙病快速无损检测研究

黄龙病是柑桔果树的毁灭性病害,对柑桔产业危害巨大。基于模型平均理论,探讨联用可见与近红外光谱技术,提高柑桔黄龙病快速无损检测精度的可行性。采集记录柑桔叶片的可见与近红外光谱,经实时荧光定量PCR鉴别黄龙病叶片为轻度、中度和重度三类,缺素和正常样品也经PCR鉴定,共五类叶片。基于光谱直接拼接、光谱归一化拼接和模型平均三种不同策略,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和多元线性回归(MLR)方法,分别建立了柑桔黄龙病可见与近红外光谱联用无损检测模型。经比较发现,光谱联用模型的检测精度均高于可见或近红外单一检测模型,且经导数处理后的光谱直接拼接PLS-DA模型检测精度最高,模型预测相关系数为0.97,预测均方根误差为0.67,模型总误判率为3%,其原因是导数消除了光谱的基线漂移。光谱归一化拼接的PLS-DA模型检测精度次之,模型总误判率为7%。可见与近红外模型平均的检测精度最低,模型总误判率为7.2%。实验结果表明,联用可见与近红外光谱,结合光谱拼接方法,提高了柑桔黄龙病无损检测模型的检测精度,研究可为其他领域的光谱联用提供参考依据。     

近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性,快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义,感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱,然后用偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型;该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率,代入Bayes判别公式得到后验概率,根据此概率判断样品的新类别属性,即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集,四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21%(近红外)和82.57%(中红外)变为融合后的87.11%,检验集平均准确率由82.50%(近红外)和81.98%(中红外)变为融合后的90.87%,均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高,采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。     

可见近红外高光谱成像对灵武长枣定量损伤等级判别

利用可见近红外（Vis-NIR）高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣,借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。提取感兴趣区域（region of interest,ROI）并计算样本平均光谱值。利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分类模型,得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%;灵武长枣原始光谱数据采用移动平均（MA）、卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）、正交信号修正（OSC）、基线校准（baseline）和去趋势（de-trending）等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。通过分析比较,得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型,校正集准确率为76.19%,预测集准确率为86.67%,其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%,预测集准确率较原始光谱建模结果未提高;为了提高建模效果,对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）、竞争性自适应加权抽样（CARS）和区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）等算法提取特征波长,建立PLS-DA分类判别模型,结果表明,MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合,校正集准确率为77.14%,预测集准确率为89.52%,建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。结果表明,Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。     

高光谱成像的冰鲜与冻融三文鱼鉴别研究

三文鱼是一种营养丰富且味道鲜美的海水鱼种,近年来,我国三文鱼消费市场需求旺盛,进口量不断增加,而进口方式主要包括冰鲜和冷冻两种。相比于冷冻三文鱼,冰鲜三文鱼能更好的保留其优良品质,但同时成本更高,售价更贵。因此存在部分不法商贩将冷冻三文鱼解冻后作为冰鲜三文鱼售卖,以此谋取更多利润。这种欺诈行为不仅严重损害了消费者的利益,也不利于我国三文鱼消费市场的健康发展。为建立一种快速、无损的三文鱼品质检测方法,以冰鲜和冻融三文鱼为研究对象,对冰鲜和冻融三文鱼的高光谱光谱差异和图像差异进行了分析,并结合化学计量学方法对冰鲜和冻融三文鱼进行快速鉴别。三文鱼在冷冻运输过程中,受冷链条件等因素的影响,可能存在多次冻融的情况。因此为提高检测方法的通用性,制备不同冻融次数的三文鱼作为冻融组。首先通过高光谱成像系统采集样本的高光谱图像数据。然后利用ENVI 4.5软件提取样本高光谱图像中感兴趣区域(ROI)的平均光谱,同时利用灰度共生矩阵法(GLCM)对前三个主成分图像的纹理信息进行提取。原始光谱信息经过多元散射校正(MSC)等方法预处理后,利用主成分分析法(PCA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和CARS-SPA对光谱进行降维和变量筛选。最后基于光谱信息、图像信息以及融合光谱-图像信息分别结合反向传播神经网络(BPANN)、线性判别分析(LDA)、极限学习机(ELM)和随机森林(RF)建立冰鲜与冻融三文鱼鉴别模型。结果显示基于MSC预处理光谱的CARS-ELM模型对冰鲜与冻融三文鱼识别效果最佳,其校正集和预测集的识别率分别为100.00%和95.00%。此外,在对三文鱼的冻融次数鉴别研究中,基于MSC预处理光谱建立的CARS-ELM模型对三文鱼冻融次数识别效果最佳,其校正集和预测集的识别率分别为97.50%和91.67%。研究结果表明,基于高光谱成像技术能够对冰鲜与冻融三文鱼进行快速鉴别。     

基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究

针对目前农业种植选种应用对于带稃壳水稻种子活力分级检测的迫切需求,以及现有通用的糙米检测技术存在的问题,本文提出一种基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力透射光谱检测方法。首先,设计了种子活力近红外吸收光谱检测系统,测量了3种不同年份的带稃壳的水稻种子的近红外吸收光谱,结果显示,水稻种子的活力梯度与近红外吸收光谱的特征吸收峰值相关。然后,采用归一化、二阶导数校正法和正交信号校正相结合优化了种子光谱的预处理算法。最后,建立主成分分析(PCA)模型,对光谱进行降维,确定最佳主成分数目,应用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立了水稻种子活力分析鉴别模型。分析结果表明,本文设计的透射式吸收光谱检测系统结合PLS-DA判别模型可对不同活力的水稻种子进行分类,校正集和验证集的准确率分别为94.44%和95.92%,筛选后水稻种子的发芽率可达97.17%。研究结果表明,本文提出的基于近红外光谱信息实现水稻种子活力无损分级的方法可行,且具有较高的预测精度。     

近红外光谱技术快速鉴别蜂胶品种的可行性研究

不同植物源的蜂胶物质组成不同,其生理和药理活性也存在着一定的差异。目前主要是根据蜂胶中物质组成及其含量的不同来鉴别蜂胶植物源,存在着一些局限性。因此,建立一种快速、准确鉴别蜂胶植物源的方法具有重要的意义。以三种不同植物源的蜂胶(杨树型蜂胶、桦树型蜂胶和橡树型蜂胶)为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱仪对蜂胶的无水乙醇溶液进行光谱扫描,采用主成分分析结合马氏距离判别法和典型判别分析分别建立蜂胶品种的判别模型并对其性能进行检验。结果表明： 在经过光谱预处理和主成分分析后,得到最佳的光谱建模波段为4 500～12 000 cm-1,最佳的光谱预处理方法为一阶导数+Savitzky-Golay(7)平滑;主成分分析结合马氏距离判别法建立的判别模型校正集和检验集的判别准确率分别为93.62%和82.61%;典型判别分析建立的判别模型的判别准确率为91.4%,交叉检验的判别准确率为88.6%。由此可知,主成分分析结合马氏距离判别法与典型判别分析对蜂胶样品的分类效果均较好。近红外光谱技术结合化学计量学方法应用于蜂胶植物源的快速、准确鉴别具有一定的可行性和实用性。     

Traits of acoustic signalization and generation of sounds by some schooling physostomous fish

The results of experimental investigations of acoustic activity of schooling physostomous fish are discussed, made with reference to chum salmon, pink salmon, Pacific herring, and sardine. Dynamic spectra of most investigated fish are concentrated within two subranges of frequency, according to each investigated fish species. Direct participation of the swimming bladder in sound formation in the investigated fish is shown. Morphological traits of sound-producing organs of salmons and herrings are considered. Mechanisms of generation of signals in physotmous fish involving the muscular sphincter and swimming bladder are analyzed.     

近红外光谱技术用于豆浆粉品牌与假冒豆浆粉的鉴别

采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法研究对不同品牌的豆浆粉以及假冒的豆浆粉鉴别的可行性。采集不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉在12 500～4 000 cm-1范围内光谱,并进行不同的预处理。采用偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)对不同预处理的光谱进行建模比较,去趋势算法(De-trending)预处理光谱与多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)结合De-trending(MSC+De-trending)预处理光谱的PLS-DA模型预测集判别正确率最高, 均为100%。采用x-loading weights方法分别基于De-trending和MSC-De-trending预处理光谱选择了6个和7个特征波数,并以特征波数分别建立了线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和误差反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)的判别分析模型。结果表明,以所选出的不同的特征波数建立的BPNN判别分析模型取得了最佳的判别效果,建模集和预测集的判别正确率均为100%。采用近红外光谱分析技术可以准确的判别豆浆粉品牌以及假冒豆浆粉产品。     

二维相关红外光谱法与黄芪及其伪品刺果甘草的分析与鉴定

采用红外光谱的三级鉴定法分析鉴别了黄芪及其伪品刺果甘草。在一维红外光谱中,刺果甘草的1 737 cm-1CO伸缩振动峰,明显高于黄芪的1 737 cm-1特征峰,说明刺果甘草含有机酯类化合物的量相对高于黄芪。在高分辨的二阶导数谱中,刺果甘草有明显的1 620,1 317,782和516 cm-1的草酸钙特征峰,而黄芪没有。此外,两者都存在1 463,1 511和1 596 cm-1的芳香类化合物的特征峰,不同的是刺果甘草的1 468 cm-1峰的右侧还有一个1 453 cm-1的小肩峰。在二维相关红外光谱中,两者都存在1 070,1 095和1 140 cm-1的糖苷类化合物的自动峰,不同的是黄芪的1 140 cm-1的自动峰强度最大,但刺果甘草的1 090 cm-1自动峰强度最大。谱图的三级鉴定验证了黄芪及其伪品刺果甘草在糖苷类化合物、芳香类化合物和有机酯类化合物的相对含量上都是不一致的。该方法不仅可以快速有效地鉴别黄芪及其伪品刺果甘草,还提供了两者的有机酯类化合物以及芳香类和糖苷类化合物具有很大差别的一些有用的结构信息。因此,运用红外光谱法可以快速有效地分析和鉴定黄芪及其伪品刺果甘草。     

衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法

提出了一种衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法——KL-BP模型。此模型利用KL算法对原始光谱数据分类特征进行提取并对原始数据降维,降维后的数据作为神经网络的输入建立分析模型。实验共收集了九种食用油包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油、大豆油、茶籽油,共84个样品,并测定了其衰减全反射红外光谱。为了对比所提方法性能,分别建立PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP模型的分类结果进行对比。研究结果表明,对所研究的9种食用油,PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP方法的识别率分别为59.1%,68.2%,77.3%,77.3%和90.9%。在数据降维中,KL算法通过分别提取使类间距离和类内距离比值最大方向的特征向量提取和包含在类内离散度矩阵中的分类信息,能够比PCA方法提取了更多的分类信息;引入BP神经网络能有效地提高分类能力和分类准确率;KL-BP综合了KL对分类信息提取优势以及BP神经网络自学习、自适应、非线性的优点,在分类和识别成分相近的9种食用油中表现出了最优秀的能力。     

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。