基于近红外漫反射光谱无损检测梨可溶性固形物的光强影响探究

通过设置四种不同的光源强度研究光强对近红外漫反射无损检测梨可溶性固形物的影响,对四种类别光强的光谱定性分析显示四类光谱差异微小,肉眼几乎无法辨别。在进一步的定量分析中,通过主成分分析、逐步线性回归分析以及偏最小二乘法分析的比较,主成分分析(r值跨度：0.253～0.606;RMSEC值跨度：0.549～0.614;RMSEP值跨度：0.455～0.752)与逐步线性回归分析(r值跨度：0.249～0.551;RMSEC值跨度：0.536～0.624;RMSEP值跨度：0.646～0.734)得到的模型较差。通过对光谱进行一阶求导和二阶求导预处理,主成分分析与逐步线性回归分析建模结果仍不理想。通过二阶求导预处理,偏最小二乘法所建的模型得到优化,其中相关系数r值跨度为0.947～0.970,混合模型的相关系数r值达到了0.95 7,分析结果表明光强对梨的近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物的影响差异不大,为光谱仪的田间作业奠定了基础。     

近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm, 700～850 nm, 550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8, 校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明：PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。     

用近红外漫反射光谱无损检测血糖的初步研究

利用近红外漫反射光谱技术研究了无损定量监测血糖的方法。使用BRUKERVECTOR 2 2傅里叶变换光谱仪和GRACEⅡ型血糖仪对一组健康自愿受试者 (两名年轻男子和两名年轻女子 )测试后 ,获得了不同的状态条件下 2 6个样本的光谱及其血糖值 ,选择一部分有代表性的样本作为建立模型使用 ,而被预测的样本来自不参加建模的数据。选择不同的谱区、预处理方法对数据进行处理得到以下结果 :1)谱区选在 90 0 0～12 0 0 0cm- 1 选择MIN MAX归一化预处理方法建模、预测 ,预测结果差值在 36mg·dL- 1 以上 ,选择平滑和二阶导数 ,则建模结果≤ 16mg·dL- 1 ,预测结果≤ 2 5mg·dL- 1 ;另选谱区 4 0 0 0～ 5 0 0 0cm- 1 ,选择平滑和一阶导数 ,建模与预测结果的差值在 2 5mg·dL- 1 以上。 2 )选择 4 0 0 0～ 90 0 0cm- 1 谱区 ,经平滑和二阶导数处理并在此区建模并预测 ,其中建模中预测差值≤ 15mg·dL- 1 ,预测≤ 31mg·dL- 1 ;由OPU 3 0 1自动挑选的谱区6 0 0 0～ 75 0 0cm- 1 和 4 2 0 0～ 4 70 0cm- 1 ,采用平滑、一阶导数和矢量归一化在此区建模和预测 ,其中建模中预测差值≤ 11mg·dL- 1 ,预测≤ 2 2mg·dL- 1 。 3)采用个体自我建模方法 ,在 90 0 0～ 12 0 0 0cm- 1 选择平滑和二阶导数进行预处理 ,建模结果≤ 15mg     

基于SiPLS算法的近红外光谱检测梨可溶性固形物含量

为了提高近红外光谱技术在梨的可溶性固形物含量(SSC)检测中的精度和稳定性,对采集的原始光谱进行标准归一化(SNV)预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了SSC的预测模型;通过交互验证法确定了模型的主成分因子数,以预测时的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标对模型预测结果进行了分析,并与经典偏最小二乘(PLS)模型、间隔偏最小二乘(iPLS)模型进行了比较.结果表明,利用SiPLS所建的预测模型的最优组合包含21个光谱区间并联合4个子区间和15个主成分因子,其预测集的相关系数和预测均方根误差分别为0.9633和0.203;说明利用近红外光谱结合SiPLS算法可以准确、无损检测梨中可溶性固形物含量.     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

近红外光谱检测不同贮藏期磨盘柿的内部品质

建立了近红外漫反射光谱检测不同贮藏期磨盘柿的内部品质的数学模型,并评价其应用价值.本文采用可溶性固形物和硬度作为评价指标,在全光谱范围内（400-2500nm）分别建立了常温贮藏期、冷藏期和常温与冷藏结合的定标模型,使用最优模型对35个未知样品进行预测.结果显示,应用改进偏最小二乘法和一阶导数处理的常温模型定标性能最优,可溶性固形物和硬度的预测均方根误差（RMSEP）分别为0.498和1.399,预测值与化学值的决定系数（R2）分别为0.831和0.911,相对分析误差（RPD）分别为2.15和2.75.本研究表明,近红外漫反射技术对不同贮藏期磨盘柿内部品质的快速无损检测具有可行性.     

LS-SVM的梨可溶性固形物近红外光谱检测的特征波长筛选

为提高梨可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)的近红外光谱模型的精度和稳定性,以160个梨样品为实验对象,分别对原始光谱、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)处理后的光谱,经无信息变量消除算法(UVE)挑选后,再结合遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA),筛选梨可溶性固形物的近红外光谱特征波长。将筛选后的波长作为输入变量建立梨可溶性固形物的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明经过SNV-UVE-GA-SPA从全波段3112个波长中筛选出的30个特征波长建立的梨可溶性固形物LS-SVM模型效果最好,该模型的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和0.271。该模型简单可靠,预测效果好,能满足梨的可溶性固形物含量的快速检测,为在线检测和便携式设备开发提供了理论基础。     

新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测

用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析。实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据。42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP＝0.603 0Brix,r2＝0.997。结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。     

番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测

可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前三个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明：番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。     

可见／近红外漫反射光谱无损检测南丰蜜桔维生素C的研究

应用可见/近红外漫反射光谱对南丰蜜桔维生素C含量进行了无损检测研究.在谱区350～1 800nm,应用主成分分析和偏最小二乘法对经过预处理光谱进行数学建模,主成分数和光谱区间选择分别由完全交互验证和回归系数法确定.定标模型对10个未知样品的预测结果是:预测相关系数为0.813,预测均方差为2.112 mg(100 g)-1,预测偏差为-0.810 mg(100 g)-1.文章表明利用可见/近红外漫反射光谱技术无损检测南丰蜜桔维生素C具有可行性.     

基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测

研究利用近红外(924～1 720 nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42 °Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31 °Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84 °Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。     

近红外漫反射光谱法测定天然纤维素浆粕聚合度

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、木)浆粕聚合度的方法。实验收集了195个天然纤维素浆粕样品,采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度,对样品进行粉碎预处理后,放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联,分别建立了棉木浆粕混合样品、棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。最优模型相关系数分别为0.980,0.993,和0.886,预测均方根误差(RMSEP)分别为147,143和53。研究了近红外方法精密度和准确性。结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型,且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。另外,采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型,结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。该方法操作简单、分析速度快,能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求,为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。     

基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。     

基于近红外光谱分析贡梨可溶性固形物全局模型的鲁棒性

贡梨是大众喜爱的水果,为研究不同检测方向对近红外在线检测贡梨可溶性固形物SSC的影响,提出全局模型并分析其鲁棒性。在贡梨六个方向上收集光谱：茎-花萼轴垂直,茎向上(A1)和茎向下(A5),茎-花萼轴和水平之间45°,茎向上倾斜(A2)和茎向下倾斜(A4),茎-花萼轴水平,茎朝向右侧光(A3),茎花萼轴水平,茎朝向带移动方向(A6)。SSC范围为9.53～14.70的150个样品分为115个标准偏差为1.05的校准集和35个标准偏差为0.93的预测集。采用偏最小二乘回归PLSR分别建立六个局部模型和一个全局模型,局部模型由各方向的115个校正集数据经过Savitzky-Golay卷积平滑、多元散射校正MSC、高斯滤波平滑GFS三种不同的预处理方法处理后使用偏最小二乘回归PLSR建立而来;用本方向校正集数据建立的局部模型验证本方向的35个预测集数据,比较这三种预处理方法后所建立的PLSR模型,结果表明经过GFS处理后建立的模型验证效果最好,因此六个局部模型和全局模型均采用GFS处理后建立的PLSR模型。全局模型是由A1, A2, A3, A4, A5和A6六个方向的690个校正集光谱数据经...