苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明： 应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。     

近红外光谱法直接检测甜叶菊叶片甜菊糖苷模型建立

使用近红外光谱技术直接扫描甜叶菊干叶片,建立了甜菊苷(stevioside,ST)和莱鲍迪苷A(rebaudioside A,RA)的检测模型。对甜菊苷含量在0.27%~1.40%,莱鲍迪苷A含量在0.61%~3.98%范围内的不同品种的甜叶菊干叶片进行了近红外光谱扫描,共扫描了105份。采用偏最小二乘法建立甜菊糖苷的检测模型,比较了减去一条直线、多元散射校正、一阶导数和二阶导数等不同的光谱预处理方法对模型的影响。结果显示减去一条直线的数据预处理方法为ST的最优建模方法。ST校正集相关系数为0.986,校正均方根误差为0.341,预测均方根误差为1.00,相对分析误差为2.8;RA采用无光谱预处理建模,RA的建模结果相关系数为0.967,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.98,相对分析误差为4.17。说明近红外光谱技术检测甜叶菊干叶片中ST和RA的含量具有一定的可行性。同时与甜叶菊粉末ST模型结果相关系数为0.986,校正均方根误差为0.32,预测均方根误差为0.601,相对分析误差为2.86和RA模型结果相关系数为0.968,校正均方根误差为1.50,预测均方根误差为1.48,相对分析误差为4.2相比差异不明显。但减少了叶片粉末检测过程中的烘干、研磨的步骤,节省了时间,降低了工作量。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

应用数字傅里叶滤波方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性的研究

在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测。文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性。文章将数字傅里叶滤波预处理方法应用于葡萄糖水溶液的温度实验,实验1和实验2分别在恒温25 ℃和恒温30 ℃进行光谱测量;实验3在未控温的室内环境下进行光谱测量。采用实验1和实验2的样品作为训练集进行模型训练和优化,模型建立完毕之后,采用实验3的样品作为验证集进行模型预测能力评价。结果表明,如果训练集样品未经过预处理而直接建立偏最小二乘(PLS)多元校正模型,则验证集样品均方根预测误差(RMSEP)为664.47 mg·dL-1。而训练集和验证集样品经过傅里叶滤波预处理之后分别进行PLS建模和预测,验证集样品均方根预测误差(RMSEP)降低为58.43 mg·dL-1,样品预测值与参考值的相关性也得到提高。可见,采用数字傅里叶滤波预处理方法可以提高多元校正模型的稳健性。     

山茶油中油酸和亚油酸近红外光谱分析模型

将近红外光谱分析技术结合化学计量学方法用于山茶油混合油品中油酸和亚油酸含量的快速检测。配制了76种山茶油混合油样本用于近红外光谱的采集,将不同的光谱预处理方法用于光谱有效信息的提取;将蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和变量组合集群分析(VCPA)方法用于建模变量的选择;将偏最小二乘回归(PLSR)用于脂肪酸含量定量分析模型的构建。结果表明:经NWD1~(st)-MSC预处理后,两种脂肪酸的近红外光谱的较正均得到最好的结果;采用基于VCPA的变量优选方法极大地改善了模型精度,实现了建模变量数量的有效压缩。对于油酸模型,建模变量数量由1501减少为7,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为1.107和0.984,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为1.178和0.981;对于亚油酸模型,建模变量数量由1501减少为8,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为0.089和0.987,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为0.105和0.982。近红外光谱分析技术结合NWD1~(st)-MSC-VCPA-PLSR的方法为山茶油混合油品中脂肪酸含量的测定提供了一种快速简单的分析方法。     

基于近红外光谱技术快速无损检测大豆含水量

为了研究近红外光谱法快速无损检测大豆含水量的可行性,在室内通过FieldSpec4高分辨地物光谱仪对100份大豆样品进行光谱数据测量,经过平滑、求导、多元散射校正等七种不同的光谱预处理变换之后,利用主成分回归分析方法(PCR)和偏高最小二成回归分析方法(PLSR)分别建立大豆含水量高光谱估测模型。结果表明,基于原始光谱的一阶导变换建立的偏最小二成回归模型预测精度最高,其校正集和预测集的相关系数和均方根误差分别为R_c~2=0.74、R_p~2=0.85,RMSE_c=0.30,RMSE_p=0.45,近红外光谱技术可用于快速无损检测大豆含水量。     

近红外光谱分析中的高斯过程回归方法

将高斯过程算法引入化学计量学领域,用于挖掘近红外光谱与被测物组分之间的复杂关系.为增加模型的稳健性,首先采用了蒙特卡罗交叉验证方法以去除异常样本,而后多元散射校正、平滑、导数等方法被用于模型的预处理.近红外光谱在经过无信息变量去除算法处理后,在保留有用信息的基础上大大缩减了波长点数,以这些特征波长点作为输入建立的分析模型更具有解释能力和稳健性.为验证算法的有效性,使用了一组公开的数据集,它包含了80个玉米样品的近红外光谱以及油、淀粉、蛋白质的含量值.GP回归算法被用于分析这三种组分的含量,所得模型的评价指标分别采用校正、校正集交叉验证均方根误差、预测均方根误差以及各自的相关系数.结果显示,模型的校正相关系数r达到0.99以上,预测时的相关系数r也在0.96以上,验证了该算法的有效性.     

可见/近红外光谱的油茶籽油三元体系掺假检测模型优化

采用可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法对油茶籽油三元体系掺假进行定量检测研究。将菜籽油和花生油按不同比例掺入纯油茶籽油中,获得掺假样本。采集纯油茶籽油及掺假样本在350~1 800 nm范围内的可见/近红外光谱数据,随机分为校正集和预测集,并从不同建模波段、预处理方法及建模方法角度对掺假预测模型进行优化。研究结果表明,菜籽油、花生油和总掺伪量的最优建模波段及预处理方法分别为750~1 770,900~1 770 ,870~1 770 nm和多元散射校正(MSC)、标准归一化处理(SNV)和二阶微分,而最优的建模方法均为最小二乘支持向量机(LSSVM)。对于最优掺假模型,菜籽油、花生油和总掺伪量的预测集相关系数(R_p)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.963,0.982,0.993和2.1%,1.5%,1.8%。由此可见,可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法可以用于油茶籽油的三元体系掺假定量检测。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究

为探究一种快速无损的安溪铁观音品质评价方法,利用遗传算法(GA)对茶样的近红外光谱特征波长进行筛选,结合偏最小二乘(PLS),建立全谱段的PLS定量模型与GA-PLS模型。结果表明,傅里叶变换近红外(FT-NIR)全谱段光谱在经过平滑+二阶导数+归一化处理后,PLS模型预测性能最高,建模结果为：校正集相关系数R_C=0.921,校正集均方根误差RMSEC=0.543,验证集相关系数R_P=0.913,验证集均方根误差RMSEP=0.665。选用近红外光谱6 670～4 000 cm-1谱区,采用遗传算法进行特征波长筛选,参与建模数据点数从1 557缩减到408个。优选波段后,GA-PLS建模结果为：校正集相关系数R_C=0.959,校正集均方根误差RMSEC=0.413,验证集相关系数R_P=0.940,验证集均方根误差RMSEP=0.587。可见,GA-PLS模型的校正集和验证集的预测结果均优于全谱段PLS模型。结果说明,在传统的近红外光谱技术结合化学计量学方法的建模基础上,加入遗传算法进行波长筛选,能有效提高模型预测能力,实现方法学的创新研究,且GA-PLS品质评价模型具有较强的参考和推广价值,为提高我国茶叶品质的检测技术水平提供新的方法借鉴。     

基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测

为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700 nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为：训练集的预测相关系数R_c为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数R_v为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

Comparative study of albumen pH and whole egg pH for the evaluation of egg freshness

The Haugh unit (HU) is the most widely used measure to assess egg freshness. It is crucial and difficult to measure albumen height as a variable of the HU, especially for stale eggs. Albumen pH is strongly correlated to the HU and rarely affected by age or strain, except for storage. The prediction of albumen pH is a better indicator of egg freshness than the HU. Albumen is separated from the yolk in the albumen pH test, while in the whole egg pH measurement, it is not necessary to separate the albumen from the yolk. The objective of this research was to compare the albumen pH with the whole egg pH using visible near-infrared spectroscopy. Spectra were acquired using transmitted light on white-shelled eggs. Pretreatment methods containing multiplicative scatter correction, the standard normal variate (SNV), the first derivative, and the second derivative were used. A partial least square regression (PLSR) was used to set up prediction models. The results illustrated that PLSR models preprocessed by the SNV of albumen pH and whole egg pH were superior to other models. In the best prediction models, the correlation coefficients for albumen pH and whole egg pH were 0.923 and 0.752, and the root mean square error values were 0.170 and 0.265, respectively. The prediction models of albumen pH were better than those of whole egg pH using the PLSR method. In addition, the relevant information concerning albumen pH and whole egg pH ranged from 550 to 850?nm.     

Rapid nondestructive evaluation of duck meat pH and color using visible and near-infrared reflectance spectroscopy

In the present study, visible and near-infrared reflectance spectroscopy were applied to predict quality attributes of duck breast meat. The real color (expressed as lightness, redness, and yellowness) and pH of duck samples were recorded using traditional contact methods and then modeled with their corresponding spectral data by partial least square regression. Before the establishment of prediction models, three different spectral preprocessing methods including first derivative, standard normalized variate, and Savitzky–Golay smoothing were used. Compared to the models obtained from original spectral data set, the predictive capabilities of models based on the spectra after preprocessing were improved effectively. As a result, the determination coefficient of calibration set and prediction set of the best models for lightness, redness, yellowness, and pH parameters were 0.96 and 0.85, 0.94 and 0.94, 0.96 and 0.94, 0.81 and 0.76, respectively. Results demonstrated that visible and near-infrared spectroscopy can become a useful tool for rapid prediction of duck color and pH quality attributes.     

Rapid determination of ethyl pentanoate in liquor using Fourier transform near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics

ABSTRACT

The feasibility of Fourier transform near-infrared spectroscopy for rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor was investigated. A total of 108 liquor samples from production line were analyzed with Fourier transform near-infrared transmission spectroscopy. The calibration model for ethyl pentanoate content prediction was established with partial least square, and validated using internal cross validation. In a calibration set (80 samples), the coefficient of determination was 0.958, with the corresponding root mean square error of cross validation 0.020 g L^?1. In a validation set (28 samples), the coefficient of determination was 0.964, with the root mean square errors of prediction 0.023 g L^?1, and the bias value (0.005 g L^?1) for the validation set was less than the bias confidence limits value (0.009 g L^?1), indicating that the resulting near-infrared spectroscopy prediction model has good performance for online rapid determination of ethyl pentanoate in Chinese liquor. The determination of ethyl pentanoate in liquor can be completed in less than 2 min per sample using the near-infrared spectroscopy prediction model. The near-infrared spectroscopy combining chemometrics as a rapid analytical method has a promising application prospect of application in the liquor production field.     

基于高光谱成像技术结合SPA和GA算法测定甜玉米种子电导率

种子活力对于农业发展至关重要,而甜玉米种子普遍存在活力较低且不耐贮藏的问题。因此,及时准确地对甜玉米种子活力进行检测尤为重要。电导率测定法作为一种传统的种子活力检测方法,存在对种子有一定破坏性、耗时较长、重复性不佳等缺点。针这些问题,尝试利用可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法建立甜玉米种子电导率快速、无损且精确的检测方法。以高温高湿老化的绿色超人甜玉米种子为试验材料,先通过可见-近红外高光谱成像系统采集种子的高光谱图像和进行电导率测定试验,随后对高光谱图像进行黑白板校正、提取感兴趣区域,获取光谱反射率数据。利用多种预处理方法分别为标准正态变量变换（SNV）、二阶导（SD）、一阶导（FD）、和多元散射校正（MSC）建立甜玉米种子电导率的偏最小二乘回归（PLSR）模型,比较分析并筛选出最适预处理方法。再通过连续投影算法(SPA)及遗传算法（GA）对MSC预处理后的高光谱波段进行筛选提取,基于选出的特征波段建立PLSR模型,并与全波段（Full）PLSR模型进行对比分析,得到与甜玉米种子电导率相关性最高的高光谱波段组合,最终确立一种能够预测甜玉米种子电导率的方法体系。实验结果显示：不同预处理方法（SNV,FD,SD和MSC）建立的PLSR模型性能有所差异,其中MSC-PLSR模型的表现最优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.983和0.974,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.165和0.226。进一步分析MSC-Full-PLSR,MSC-SPA-PLSR和MSC-GA-PLSR模型,发现GA能够将全光谱的853个波段压缩至25个有效波段,所建立的MSC-GA-PLSR模型仍表现优秀,其校正决定系数和预测决定系数分别为0.976和0.973,相应的校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.194和0.212。实验结果表明：基于可见-近红外（VIS-NIR）高光谱成像系统结合化学计量学算法实现对甜玉米种子电导率的预测存在一定的可行性。该研究为甜玉米种子电导率的快速、无损且精确的检测提供一定的理论支持。     

感兴趣区域对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究

感兴趣区域(regions of interest, ROIs)的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000 nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用“矩形区域法”和“图像分割法”两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。“矩形区域法”提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.85和0.085,预测集的相关系数(R_p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.82和0.097。“图像分割法”提取ROIs对应的PLSR模型校正集的R_cal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的R_p和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较“矩形区域法”和PCR, SMLR和PLSR三个模型中,“图像分割法”提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合“图像分割法”提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。     

基于高光谱图像和偏最小二乘的羊肉pH值特征波段筛选研究

波段筛选方法的选取以及随后的光谱特征波段的提取对高光谱模型效果的影响较大。为了快速准确检测羊肉的pH值,开展并讨论了利用两种特征波段筛选方法对羊肉pH值高光谱模型的影响研究。本研究采用二阶导数(2D)、多元散射校正(MSC)和中心化处理(mean-centering)相结合的方法对所提取纯肌肉部分的代表性光谱进行预处理,利用联合区间偏最小二乘(siPLS)和联合区间偏最小二乘结合遗传算法(siPLS-GA)对全波段473～1000 nm范围光谱进行特征波段的提取,并分别建立相对应特征波段范围羊肉pH的PLS预测模型,同时与全波段的PLS模型效果相比较。结果表明采用siPLS-GA提取的特征波长建立的PLS模型效果最优,其选取的特征波长点数为56,校正集相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.96和0.043,预测集相关系数(R_P)和均方根误差(RMSEP)分别为0.96和0.048。siPLS-GA方法既能够减少建模使用的光谱变量,又可以提高模型精度,因此利用高光谱图像技术结合siPLS-GA可以实现羊肉pH的特征波段筛选和快速准确检测。     

双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究

在双波段可见/近红外光谱系统(350~1 100和1 000~2 500 nm)中,由于两台仪器性能有所不同,导致在波段重叠区域对同一样品测得的反射率不同,出现数据交叉现象。针对此问题,提出一种波段连接数据融合的方法,以期对两个波段的光谱进行更好的应用。首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息,利用Savitzky-Golay(S-G)平滑和标准正态变量变换进行预处理,然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数(颜色参数L*, a*, b*,pH和蒸煮损失率)理化值建立偏最小二乘预测模型,并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重叠区域出现的交叉进行处理,处理后的双波段光谱融合数据对参数L*, a*, b*, pH以及蒸煮损失率建模,验证集的相关系数分别为0.948 8,0.920 0,0.950 5,0.930 1和0.903 5,模型效果与未融合前相当甚至更优。采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选,利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验结果表明,所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现较好的融合,利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...