多位置可见/近红外光谱检测与种鸡蛋受精信息的关系研究

种鸡蛋孵化过程耗时、耗能,但种蛋由于未受精导致胚胎发育率不足100%,种鸡蛋孵化早期快速判别,可有效提高种蛋孵化效率和降低经济损失。近红外光谱分析技术可实现快速、无损检测,用于判别研究孵化早期种鸡蛋受精信息,但现有光谱检测方法未能满足孵化早期受精判别位置要求,亟需构建采集数据时的检测位置与内部信息之间的关系。该研究利用可见/近红外光谱检测系统采集种蛋壳漫反射光谱强度,试验选用壳色相近、表面无裂纹的181个新鲜种鸡蛋,从中随机选择61个样本完成交叉验证。为消除暗电流的影响,进行光谱校正,得出种蛋壳漫反射率,发现受精蛋与未受精蛋的光谱曲线趋势相同,受精蛋和无精蛋赤道处的光谱曲线均高于两端。剔除光谱曲线两端噪声大、信噪比低的波段,选择440.27～874.6 nm作为有效光谱波段,并采用Savitzkg-Golay（S-G）平滑法、二阶导数法Second Derivative、标准正态变量校正SNV、变量标准化Normalization和多元散射校正MSC预处理法分别构建PCA-SVM判别模型。通过对入孵后24,48,72,96和120 h不同位置所采光谱数据,与受精信息综合分析,结果发现二阶导数法Second Derivative和多元散射校正MSC两种预处理方式在同一时间、不同位置的训练集和验证集的判别准确率均相同,说明这两种预处理方法对数据来源位置不敏感;变量标准化Normalization预处理和S-G平滑法预处理验证集的判别准确率则随着时间的推移在一定范围内波动,在种鸡蛋胚胎发育120h时的判别准确率可达91.71%;SNV预处理赤道处验证集判别准确率随着时间的推移呈现上升趋势,对数据来源时间及位置敏感,种鸡蛋胚胎发育越长判别效果越佳,120 h赤道侧的判别准确率为91.16%。且平滑处理、标准正态变量校正和变量标准化三种预处理方式均存在赤道侧判别准确率高于种蛋端部的现象,这主要是由于赤道侧较种鸡蛋两端表面平缓,采集到的信息更多,该研究为早期判别受精蛋与无精蛋的数据采集位置提供新思路和新方法。     

基于近红外光谱的孵前种蛋检测

利用近红外漫反射光谱分析技术对种蛋中的无精蛋和受精蛋进行检测。通过不同波段范围、不同主成分因子数和不同光谱预处理方法对种蛋类型检测结果的比较分析,建立了种蛋的定性检测模型。结果表明:选取光谱范围为4 119.20～9 881.46cm-1,19个主成分因子数,原始光谱经过SNV+一阶导数+Norris微分过滤的预处理方法,利用马氏距离建立种蛋定性检测模型,校正集正确率达到92.50%,验证集正确率达到91.67%。该研究为上孵前无精蛋和受精蛋的无损检测提供了新的途径。     

高光谱漫反射无损检测鸡蛋受精状态

种鸡蛋孵化期间受精状态的检测需要消耗大量人力、物力,并且孵化期间的种鸡蛋不能保证均为健康蛋,需要能够在孵化早期将无精蛋和死精蛋快速准确挑选出来达到降低生产成本的目的。以白来航鸡蛋为研究对象,采用高光谱分选仪批量采集受精、未受精、死精三类鸡蛋共119枚在382～1 026 nm范围内的高光谱数据,其中受精蛋采集孵化3, 5, 7, 9, 11, 13和15 d的数据,并通过黑白校正方法对原始光谱图做校正处理,得到其漫反射率,经过实验对比以及根据实际生产需要,受精蛋选用孵化3和5 d的光谱数据作为建模数据。同时提出了一种将光谱数据转换为图像数据的方法,在最大化保证光谱原始数据的前提下达到了光谱向量数据可视化的效果,可以有效与深度学习图像识别算法相结合。采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱波段进行筛选,建立基于全波段、 CARS筛选的特征波长、 SPA筛选的特征波长与SVM、 RandomForest算法与AlexNet、 MobileNet网络的判别模型,其中AlexNet-5dFull Wave Bands准确率最高为93.22%。与通过不同特征波长算法筛...     

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。     

应用近红外光谱法快速测定蜂蜜中葡萄糖和果糖含量

采用近红外光谱法,以HPLC-ELSD分析值作为建模的基础数据,用近红外透射光谱法采集光谱,对校正集的原始光谱作均值中心化、一阶微分、正交信号校正等光谱预处理,采用主成分回归、偏最小二乘和多元线性回归法建模,以相关系数、校正标准偏差、预测标准偏差为评价指标对模型预测能力进行评价,对蜂蜜中葡萄糖和果糖含量进行快速测定。原始光谱经均值中心化、一阶微分和正交信号校正预处理后,运用多元线性回归法所建葡萄糖和果糖定量分析模型,可用于中药炮制辅料蜂蜜中葡萄糖和果糖的含量测定。     

近红外光谱用于皮棉杂质含量预测和分类的研究

采用光纤漫反射光谱采集模式,采集未经预处理皮棉的近红外光谱,对比不同的光谱预处理方式,应用偏最小二乘回归建立皮棉杂质含量预测模型,判别分析法分类皮棉和杂质含量级别。采用一阶微分光谱预处理,使用3个主成分建立的杂质含量PLS模型预测相关系数r为0.906,RMSEC为0.440,RMSEP为0.823; 采用判别分析,分类含有植物性杂质皮棉和纯皮棉,使用15个主成分准确度达到95.4％; 判别含有多类杂质皮棉,分类准确率仅能达到80.9％。而杂质含量级别分类效果不佳。研究表明,皮棉近红外光谱可以预测皮棉中杂质含量等指标,但受到杂质含量、类型和均匀度的影响,后续研究应通过透射采集模式等方法,改善光谱质量,提高预测精度。     

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。     

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。     

鸭梨黑心病可见/近红外漫透射光谱在线检测

鸭梨黑心病是鸭梨的主要生理病害,直接影响鸭梨的出口创汇;准确快速鉴别鸭梨黑心病对于梨的出口业具有重要现实意义。探讨可见/近红外漫透射光谱在线检测鸭梨黑心病的可行性,选取80个正常鸭梨和70个黑心鸭梨作为建模集,建模集被分为校正集和预测集以求获得最优模型。未参与建模的30个正常梨和20个黑心梨作为预测集,用于评价模型的预测能力。鸭梨的可见/近红外漫透射光谱,在5个/秒的速度下采集。建模集能量谱经标准正交变换(SNV)和多元散射校正(MSC)处理后,分别建立健康梨和黑心梨的偏最小二乘判别模型(DPLS)、峰面积判别模型(DPA)、主成分判别模型(DPCA)。用建模集模型判别预测集鸭梨,经比较,DPLS模型的判别准确率最高,黑心梨正确识别率达到100%。实验结果表明：可见/近红外漫透射光谱结合DPLS判别方法,可以实现黑心鸭梨的在线检测。相比传统的人工破损方法,在线检测可为梨出口贸易提供技术支撑和科学参考依据。     

应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

基于可见/近红外光谱和深度学习的早期鸭胚雌雄信息无损检测

胚蛋雌雄识别一直是家禽业发展的瓶颈问题,在禽肉生产过程中倾向于养殖雄性个体,而禽蛋生产产业倾向于养殖雌性家禽。若能在孵化过程中较早鉴别出种蛋的雌雄,不仅能够降低家禽孵化产业的成本,还能够提高禽蛋和禽肉生产行业的经济效益。该文以种鸭蛋为研究对象,为了在种鸭蛋孵化早期实现对种蛋的雌雄识别,构建了可见/近红外透射光谱信息采集系统,在200～1 100 nm的波长范围内采集了345枚孵化了0~8 d的种鸭蛋光谱数据。搭建了适用于种鸭蛋光谱信息的6层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）,其中包括输入层、3个卷积层、全连接层与输出分类层。卷积层可以提取光谱中的有效信息,全连接层通过对卷积层提取的局部特征进行整合供输出层分类决策。另外在卷积神经网络中引入局部响应归一化和dropout操作能够加快网络的收敛速度。利用该卷积神经网络构建鸭胚雌雄信息识别网络,通过对比与分析不同孵化天数的识别效果,发现孵化7d的识别效果最佳。随后将孵化7 d的种鸭蛋原始光谱数据进行噪声去除,选取500~900 nm波段用于后续的特征波长选取和建模。分别运用了竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法( SPA)与遗传算法(GA)选择能够区分鸭胚性别的波长点,将选取的特征波长转换为二维的光谱信息矩阵,二维光谱信息矩阵保留了一维光谱的有效信息,同时极大地方便了与卷积神经网络的结合。利用二维光谱信息矩阵和卷积神经网络相结合,实现孵化早期阶段鸭胚的雌雄识别。经检验,基于 SPA算法和CNN网络建立的模型效果较佳,其中训练集、开发集及测试集的准确率分别为93.36%,93.12%和93.83%;基于GA算法和CNN网络建立的模型效果次之,训练集、开发集及测试集的准确率分别为90.87%,93.12%和86.42%;基于CARS算法和CNN网络建立的模型的训练集、开发集及测试集的准确率分别为84.65%,83.75%和77.78%。研究结果表明基于可见/近红外光谱技术和卷积神经网络可以实现孵化早期鸭胚胎雌雄的无损鉴别,为后续相关自动化检测装置的研发提供了技术支撑。     

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。     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见/近红外光谱无损检测方法

鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550～950 nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与支持向量回归(support vector regression, SVR)建立模型,比较了不同模型的预测结果,发现一阶微分结合SVR能够实现较好地预测,且利用SVR建模要优于PLSR。为了提高运算效率,减少无用信息对建模的不良影响,分别利用线性降维主成分分析法(principal component analysis, PCA)与非线性降维局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)对一阶微分后的光谱数据降维,比较两种降维方法的预测效果,得出了LLE降维要优于PCA降维,其训练集和预测集的相关系数与均方根误差分别为92.2%,7.21和91.1%,8.80,训练集交叉验证的均方根误差相比减少了0.79。实验结果表明,利用局部线性嵌入结合支持向量回归进行非线性建模,能够提高鸡蛋新鲜度的预测能力,表明该方法对鸡蛋新鲜度的可见/近红外光谱检测可行。     

不同预处理方法对多位置种蛋性别鉴定的影响研究

由于猪瘟影响,鸡蛋作为动物性蛋白的需求大幅增加,蛋鸡养殖行业也在逐步发展与壮大以满足人们的需求.如何在幼雏阶段甚至胚胎发育阶段能够简单、准确与方便地判断出雌雄,对蛋鸡养殖行业的发展具有重要意义.对此,选用96个壳色相近、表面无裂纹的新鲜种鸡蛋,以其可见/近红外漫反射光谱为研究对象,探讨数据采集位置、光谱预处理方法对种蛋...     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

花生蛋白组分及其亚基含量近红外分析检测方法

花生球蛋白、伴花生球蛋白及亚基含量显著影响蛋白质的凝胶性和溶解性等功能特性,进而影响其在肉制品、植物蛋白饮料中的应用效果。目前常采用提取蛋白质后再用电泳及光密度法测定球蛋白、伴球蛋白及亚基含量的方法,操作步骤繁琐,样品损失量大。为此收集了178个花生品种,分别提取蛋白,采用电泳法测定球蛋白、伴球蛋白、23.5和37.5 kDa亚基含量并获得大量数据的基础上,利用近红外光谱技术进行整粒花生样品的光谱扫描,将其与传统方法测定的化学值进行拟合,采用偏最小二乘回归（PLSR）化学计量法构建数学模型。通过比较单一和复合光谱预处理方式,对比模型相关系数和误差评估预测模型性能。确定球蛋白模型最佳预处理方法为2nd-der with Detrend,校正集相关系数为0.92,标准差为1.41;伴球蛋白模型最佳预处理方法为Detrend with 1st-der,校正集相关系数为0.85,标准差为1.46;23.5 kDa亚基含量模型最佳预处理方法为Normalization with 2nd-der,校正集相关系数为0.91,标准差为0.53;37.5 kDa模型最佳预处理方法为Detrend with Baseline,校正集相关系数为0.91,标准差为0.89。外部验证结果表明,球蛋白预测均方根误差（square errors of prediction, SEP）为1.25,伴球蛋白SEP为0.73,23.5 kDa模型SEP为0.47,37.5 kDa模型SEP为0.75。本研究基于近红外光谱技术实现了对整粒花生进行球蛋白、伴球蛋白、23.5 kDa和37.5 kDa亚基含量的同步、快速和无损检测,为育种专家加工专用品种选育和蛋白加工企业原料选用提供了根据。     

苹果霉心病光谱在线检测的摆放姿态及建模方法优化研究

苹果营养丰富、口味酸甜,是深受大众喜爱的一种水果。苹果霉心病是一种真菌侵染果实病害,隐蔽性极强,一般在近成熟期果实内部发生霉变,肉眼从外观观察难以分辨,市面上大多数品种的苹果都受其影响。霉心病病果重量变轻、口感变差,严重的甚至不能食用,对经济效益的影响巨大。采用可见近红外光谱分析技术,使用微型光谱仪在线无损检测苹果霉心病,针对4种苹果在线输送时摆放姿态（竖放柄朝上、竖放柄朝下、横放柄朝输送方向和横放柄垂直输送方向）的判别效果进行了优化分析。首先使用主成分分析对600～900 nm波段的透射光谱提取主成分后分别建立线性判别分析（LDA）、马氏距离（MD）和K近邻法（KNN）模型并对校正集和预测集的判别准确率进行对比;其次对600～900 nm波段中心化预处理后建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型并给出4种摆放姿态的判别效果;最后使用两种机器学习算法极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）分别建立霉心病判别模型进行预测。对比上述所有6种判别模型,通过观察4种摆放姿态整体的判别效果得到最佳的建模方法为PLS-DA,其中竖放柄朝上和竖放柄朝下摆放的判别准确率都为93.75%,其他2种摆放姿态的判别准确率也都超过85%,再根据PLS-DA模型波段变量投影重要性指标得分值分布提取特征波段690～720 nm重新建立模型,对比4种摆放姿态效果最好的是竖放柄朝上摆放,其预测集的判别准确率达到93.75%,并且对病果的判别效果最佳。研究结果表明PLS-DA可以作为判别苹果霉心病一种有效方法,竖放柄朝上摆放可以作为苹果霉心病在线检测时一种有效姿态。