应用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种的纯度

探索使用近红外反射和透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm)鉴定玉米杂交种纯度,并对两种方法进行比较。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立两个玉米品种(农华101和京玉16)的种子纯度鉴定模型。反射近红外光谱建立的农华101和京玉16的正确鉴定率分别为100%和90%。但反射光谱法受种子摆放位置的影响很大,胚面和非胚面光谱有较大差异。透射光谱法建立的京玉16和农华101纯度鉴定模型的正确鉴定率均为98%,胚面和非胚面的光谱相似度很高。结果表明,利用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种纯度是可行的;透射光谱法更适于分析单籽粒玉米种子。     

基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索

对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析,探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性。实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像, 波长范围871～1699 nm;在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息,利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型。讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源,种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响。鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上,模型稳健性良好。利用Qs方法选择特征波段[1],发现在1 230 nm附近(1 195～1 246 nm)农华101的母本和杂交种差异最大。实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试,正确识别率和正确拒识率达到90%以上,与利用全波段(925～1597 nm)获得的识别效果相当。分析结果表明,利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

应用近红外光谱技术快速鉴别玉米杂交种纯度的研究

采用近红外光谱分析技术结合定性偏最小二乘法对农大108玉米杂交种的纯度进行了鉴别研究,实验采用农大108杂交种子与母本178种子各100粒进行单粒光谱扫描(建模集与检验集比例为3:1),结果表明:透射孔直径为3 mm 时,所建模型平均鉴别率为99.82%,显著高于透射孔直径为4.5 mm 时所建模型的鉴别率90.96%;采用胚乳面一次光谱、胚面两次平均光谱、胚乳面两次平均光谱和四次平均光谱进行建模,其平均鉴别率筹异不显著,检验集平均鉴别率均达到99%左右,略高于胚面一次光谱;选择透射孔径3.0 mm,4 000～8 000 cm1 光谱范围,种子胚乳面单次光谱所建立的农大108玉米杂交种的种子纯度鉴定模型的建模集和检验集的鉴别率均达到100%.     

应用高光谱成像技术鉴别绿茶品牌研究

应用高光谱成像技术,基于光谱主成分信息和图像信息的融合实现名优绿茶不同品牌的鉴别。首先采集6个品牌名优绿茶在380～1 023 nm波长范围的512幅光谱图像,然后提取并分析绿茶样本的可见近红外光谱响应特性,结合主成分分析法找到了最能体现这6类样本差异的2个特征波段(545和611 nm),并从这2个特征波段图像中分别提取12个灰度共生矩阵纹理特征参量包括中值、协方差、同质性、能量、对比度、相关、熵、逆差距、反差、差异性、二阶距和自相关,最后融合这12个纹理特征和三个主成分特征变量得到名优绿茶品牌识别的特征信息,利用LS-SVM建立区分模型,预测集识别率达到了100%,同时采用ROC曲线的评估方法来评估分类模型。结果表明综合应用灰度共生矩阵变量和光谱主成分变量作为LS-SVM模型输入可实现对绿茶品牌的鉴别。     

基于荧光透射谱和高光谱图像纹理的茶叶病害预测研究

为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶1的比例划分成训练集和预测集样本数,通过荧光透射手段利用高光谱仪器采集这些叶片的原始荧光透射光谱。通过对这3组叶片样本平均光谱强度曲线的分析,证实了利用荧光透射光谱信息对这3种病害类型叶片进行分类的可行性。然后使用多项式平滑（savitzky-golay, S-G）方法对原始光谱进行平滑和降噪处理。最后采用竞争性自适应重加权抽样法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波长的选取。经过50次加权采样后,最终选取出4个特征波长,分别为：463,512,586和613 nm。为了最大化提取样本的病害特征信息,强化分类器输入病害特征值的典型性,使用高光谱反射技术,采集4个特征波长下的高光谱图像,分别使用2种不同的纹理提取算法提取病害叶片图像的纹理信息进行对比分析。首先利用灰度共生矩阵（GLCM）提取4幅图像的纹理信息,分别计算4个方向的灰度共生矩阵(0°,45°,90°及135°),然后计算5个共生矩阵的均值和方差。为了提高鲁棒性,取4幅图像纹理信息的平均值作为该叶片的纹理特征值,最终得到10个特征值。利用LBP（local binary patterns）算法获取特征波长下高光谱图像的纹理信息,并使用Uniform模式对LBP模型进行降维,最终每幅图像得到944个维度的LBP特征值,同样取4幅图像的平均值作为该叶片的LBP纹理特征值。最后通过极限学习机（ELM）分别建立特征光谱联合灰度共生矩阵纹理信息及LBP算子纹理信息的预测模型,由于模型的输入特征值不在一个量纲,首先对输入特征值进行归一化处理,然后再定义模型的输出标签,即健康叶片的预测模型输出为1,赤叶病早期为2,中期为3。实验测得基于CARS-GLCM-ELM模型的预测准确率为81.82%,基于CARS-LBP-ELM模型的预测准确率为85.45%,说明利用荧光透射光谱联合LBP算子纹理信息预测效果更好。由于没有达到预期效果,利用Softplus函数对ELM的隐含层激活函数进行了优化,替换掉原来的Sigmod函数,优化后的模型预测分类正确率达到92.73%,基本达到了预期效果。该研究将病害叶片的荧光光谱信息和对应特征波长下高光谱图像的纹理信息进行了融合,研究结果可为茶叶病害的快速、准确预测提供一定的参考价值。     

基于近红外高光谱成像技术的干制红枣品种鉴别

为实现干制红枣的快速鉴别,提出了一种基于近红外高光谱成像技术的鉴别方法。采集四个品种共240个样本干制红枣的近红外高光谱图像(1 000～1 600 nm)。通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、载荷系数法(x-Loading Weights,x-LW)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)分别提取7个、8个和10个特征波长;基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix, GLCM)提取第一主成分图像的纹理特征。分别以光谱特征、纹理特征、光谱和纹理融合特征作为输入,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)模型。结果显示,基于融合特征的模型鉴别率高于分别基于光谱特征或纹理特征的模型鉴别率;基于融合特征的BPNN模型的结果最优,对预测集样本鉴别正确率为100%。说明近红外高光谱成像技术可用于干制红枣品种的快速鉴别。     

花生种子品质的可见-近红外光谱分析

利用600～1 100 nm波段研究花生品种的可见-近红外反射光谱,对选取的三种具有代表性的花生种子进行实验。使用近红外光纤光谱仪采集光谱数据,对原始光谱进行小波分析以提取光谱特征,再用主成分分析方法进行聚类分析,最后把每一个样品的前4个主成分得分作为识别模型的输入,品种类别作为模型的输出,以马氏距离作为判别函数,建立了线性判别分析模型。对于每个品种的50个样品,随机挑选30个样本作为训练集,剩余的20个样本作为预测集。该识别模型对3个花生品种的平均正确识别率为95%。表明该方法能有效的识别花生种子,得到较好的分类效果,为花生种子品质的区分和鉴别提供了一种新方法。     

基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874～1 734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2; R_CV=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。     

应用近红外光谱技术定量分析杂交玉米纯度的研究

利用近红外光谱分析技术结合定量偏最小二乘法对农大108玉米的纯度进行了定量测定,首先通过在农大108杂交种子加入不同量的母本178种子,获得纯度60%~100%范围内的样本123份,然后测定粉碎后样本的光谱,根据2:1的比例划分建模集和检验集。结果表明:6 000~10 000 cm-1为适宜的建模光谱范围,主成分为8时,建模集内部交叉验证的决定系数达96.61%、校正标准差(SEC)2.15%,平均相对误差(RSD)2.04%;检验集的决定系数达到97.67%,校正标准差(SEP)1.78%,平均相对误差(RSD)1.94%。采用该方法建模时,采用不同比例的建模样品和检验样品,建模集平均决定系数为96.21%,校正标准差2.29%,平均相对误差为2.81%。检验集的平均决定系数为95.75%,预测标准差2.23%,平均相对误差为2.73%,进一步证明模型的稳定性。     

应用近红外光谱进行玉米单籽粒品种真实性鉴定的光谱测量方法研究

从玉米籽粒胚的朝向,中长波漫反射分析和短波透射分析,进样方式三个方面进行了研究,通过比较不同的测量方法对品种识别模型性能的影响来选择最佳的玉米单籽粒光谱测量方式,进而鉴定玉米单籽粒品种真实性。原始光谱经过预处理后,使用判别式偏最小二乘法(PLS-DA)对数据进行特征提取和降维,选取前9个因子建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。结果表明,玉米籽粒胚正对光源优于胚背对光源,中长波漫反射分析优于短波透射分析,小样品池效果好于小光阑。采用最优测量方法(籽粒胚正对光源,使用小样品池和中长波漫反射分析)获取玉米单籽粒的近红外光谱,建立的品种识别模型对本品种样品的平均正确识别率达到94.6%,对其他品种样品的平均正确拒识率达到96.5%。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS＋OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

Analysis of Oversized Sliding Waveguide by Mode Matching and Multi-Mode Network Theory

Transmission and reflection coefficients of hybrid modes in the sliding waveguide are discussed on the basis of mode matching method and multi-mode network theory. It is confirmed that the decrease in power of < 0.2% at 84 GHz is obtained for 2 cm in gap of the sliding waveguide which is composed of the corrugated waveguide with 88.9 mm diam. and the smooth-wall waveguide with 110 mm diam. At the sliding length near multi-half-wavelength in vacuum, transmission and reflection powers in the sliding waveguide change slightly, because the very small amount of standing wave in high higher-mode is produced resonantly in the gap.     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

含油岩心显微红外光谱成像方法的研究

虽然用红外光谱显微探针方法研究岩心中碳质物已有很多工作,但是通常对诸如岩心等样品物性的光谱学微探针实验研究多是局限于对经过复杂处理分离出的微小样品或样品中个别位点所得的结果,缺乏对复杂样品各组分(或基团)的空间分布及其相互关系的研究。近年来新发展起来的光谱成像分析系统将光谱技术与成像技术有机地结合起来融为一体,可在光谱和空间两个方面对目标样品进行分析和识别并已得到广泛应用,但是用红外显微成像光谱研究岩心的工作则少有报道。文章报道了应用透射和衰减全反射(ATR)两种方式对含油岩心进行了显微红外光谱成像(Mapping)的研究。从灵敏度、信噪比、光谱分辨率和空间分辨率以及工作效率等方面对两种方式所得实验结果进行了比较和评估。