用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg·(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。     

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。     

近红外光谱的河蟹新鲜度快速检测研究

河蟹的新鲜度是大多数消费者在购买时所考虑的最重要的因素,挥发性盐基氮(TVB-N)是当前国际通用的评价肉类新鲜度的指标,但其检测工序繁琐、耗费时间长,无法满足当前市场对河蟹新鲜度评价的迫切需求。因此,建立一种快速检测河蟹新鲜度的方法是当前急需解决的一大难题。将购于水产市场的河蟹,采用聚乙烯充氧袋快速运至实验室,样本数共126只。在洁净的工作台上处理后,将螃蟹分为42个实验样品,每个样品3只鲜活螃蟹;42个实验样品放在低温4℃的恒温生化培养箱中贮藏,每天从培养箱中按时取出6个螃蟹样品进行光谱数据采集及新鲜度指标TVB-N的测定,历时7 d。采用近红外光谱(NIRS)对贮藏在不同时间下的河蟹新鲜度进行评价,使用挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价河蟹新鲜度的指标,首先通过比较经五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法、 kennard-stone(KS)算法、光谱-理化值共生距离(SPXY)算法三种样本划分方法处理后所建模型的预测效果确定最优样本划分方法,最终采用五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法对样本进行划分。其中的32个样品被划分为训练集进行模型构建,其余的10个样品被划分为测试集用于模型检验。然后在经过五折交叉验证法对样本进行划分的基础上,分别采用小波变换(WT)、 Savitzky-Golay平滑、一阶导数法(Db1)、二阶导数法(Db2)这4种单一算法以及小波变换(WT)与Savitzky-Golay平滑相结合的算法进行预处理,通过比较预处理后所建模型的预测效果,确定了小波变换(WT)预处理为最优光谱预处理方法,从而消除了光谱中的无用信息并提高了信噪比。再次,在WT预处理的基础上,分别采用主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)算法提取光谱特征波段,通过建模比较确定主成分分析(PCA)法为最优波长选择方法,以所选的16个特征波长作为模型的输入,不仅提高了模型的运行速度还可以提高模型的稳定性。最后,在经过PCA特征提取后,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)算法和多元线性回归(MLR)算法构建TVB-N定量预测模型,通过比较两种模型的预测效果,确定了偏最小二乘回归(PLSR)模型为最优建模方法,最终确定的最优模型为基于WT-PCA-PLSR建立的模型,模型预测决定系数R^2为0.89,预测均方根误差RMSEP为3.00。综上所述,所建立的预测模型具有较高的精度,可以实现对河蟹新鲜度的快速检测,具有较好的市场应用前景。     

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm~(-1)7 404~10 000 cm~(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。     

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...     

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...     

近红外光谱结合一类支持向量机算法检测鸡蛋的新鲜度

研究利用近红外光谱技术结合模式识别方法识别鸡蛋的新鲜度,在识别模型建立过程中,引入一类支持向量机(OC-SVM)算法解决新鲜蛋和非新鲜蛋训练样本数量不平衡问题。首先获取鸡蛋在10 000～4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,通过主成分分析方法提取光谱数据中的特征信息,优选了3个主成分作为模型的输入向量,然后采用OC-SVM区分新鲜蛋和非新鲜蛋。在模型建立过程中,对相关参数进行了优化,试验结果显示在相同条件下,OC-SVM模型识别结果较传统的支持向量机模型好。最优OC-SVM模型对新鲜蛋和非新鲜蛋的识别率均为80%,传统的支持向量机对新鲜度的识别率为100%,对非新鲜度的识别率却为0%。研究结果表明利用近红外光谱快速识别鸡蛋新鲜度方法是可行的;OC-SVM算法为训练样本数量不平衡提供了一种有效的解决方法。     

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。     

基于近红外光谱技术的小龙虾新鲜度快速检测研究

小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品,相关产业迅猛发展,产生巨大的经济利益。小龙虾整虾及虾仁、虾尾在运输过程中极易腐败变质,产生有害物质。如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测,任由腐败小龙虾进入食品流通环节,极易酿成食品安全事故,危害消费者生命安全,对整个产业链造成不良影响。挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标,也可以用于衡量小龙虾的新鲜度,但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、检测时间长和化学试剂污染的等问题,无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。近红外光谱技术是一种快速、无损、环境友好的分析技术,在食品分析领域中已有较为广泛的应用。本研究基于近红外光谱分析技术(NIR),结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。为了提高模型的预测能力,使用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理,扣除光谱背景;使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选,选择光谱中有效变量。结果显示,光谱预处理和波长筛选...     

基于Elastic net主成分优选的近红外光谱定量分析模型

Elastic net是对最小二乘方法的一种改进,在最小二乘法的基础上增加了L1和L2惩罚,具有变量选择和模型可提高预测精度的良好性质。此研究以89个小麦样品为实验材料,通过Elastic net方法优选光谱主成分,建立近红外光谱与小麦中蛋白质含量之间的定量分析模型,考证了Elastic net优选主成分建立定量分析模型的可行性。实验中将89个小麦样品随机分成两组,60个样品做建模集,其余29个做预测集。60个样品所建模型预测29个样品的蛋白质含量,预测值和化学测量值间的相关系数(r)为0.9849,平均相对误差为2.48%。为进一步考察该方法建模的可行性和稳定性,对89个样品分别进行5次随机划分,60个样品做为建模集,29个样品做为预测集,5次建模所选光谱的主成分基本一致;同时与PCR和PLS方法作对比,结果显示5次所建模型的预测效果明显好于PCR,且与PLS方法相近。鉴于Elastic net具有变量选择的功能,且所建模型具有较好的预测效果,表明该方法是一种可行的建立化学计量学定量分析模型的方法。     

基于光谱技术的双孢蘑菇新鲜度量化检测技术研究

双孢蘑菇质地柔嫩、营养丰富,具有很好的降血压、降血脂、消炎护肝等多种保健价值,其新鲜度是反映内外部品质的重要指标之一。目前双孢蘑菇新鲜度鉴别大多依据其外观品质变化（褐变）,缺乏精准的量化评价指标与方法,因此提出了以贮藏天数为新鲜度检测的量化指标,并利用近红外光谱技术对双孢蘑菇新鲜度进行检测分析。依据存储天数不同,将双孢蘑菇样本分为1~5组,每组40个样本,依次采集每组双孢蘑菇的近红外光谱数据。针对采集的原始光谱数据,首先选用卷积平滑滤波（SG）与多元散射校正（MSC）消除原始光谱噪声、基线平移以及光散射的影响,并选取399.81~999.81 nm的光谱波段作为数据处理范围;然后分别使用主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）进行光谱降维和特征波长选择,继而建立极限学习机（ELM）分类模型;同时考虑到ELM模型中初始值对分类准确率影响较大,分别选用粒子群优化算法（PSO）、海鸥优化算法（SOA）对ELM中初始权值及阈值进行寻优,形成PSO-ELM,SOA-ELM优化组合分类模型;最后分别将全光谱、提取主成分以及所选的特征波长｛556.87,445.51,481.15,885.10,802.25,720.90,861.34,909.79,924.44,873.17 nm｝输入到分类模型中,建立不同输入、不同分类模型的双孢菇新鲜度检测模型。最终试验结果表明,当ELM为分类模型,以全光谱、主成分以及特征波长为输入时的预测精度分别为75%,95%,88%;以SPA优选特征波长作为输入的PSO-ELM、SOA-ELM分类模型训练集精度为96.25%,93.25%,预测集精度为92.5%,94%。可知,SPA波长选择算法可以有效降低光谱信息中存在的冗余信息,加快建模效率,同时海鸥优化算法能较好的优化ELM分类模型的初始参数,分类精度较ELM模型提高了6.8%,同时不产生过拟合现象。因此,利用光谱特征可以快速、准确无损的识别双孢蘑菇的新鲜度,研究结果为便携式双孢蘑菇新鲜度快速无损检测设备的开发提供了理论依据。     

基于光谱技术的原料肉新鲜度指标在线检测系统开发及试验

为了实现原料肉新鲜度参数的无损在线实时评估,基于双波段可见/近红外反射光谱（350~1 100和1 000~2 500 nm）技术建立了原料肉新鲜度主要指标的在线检测系统。研究设计了装置的光源单元、光谱采集单元、控制单元和驱动单元,优化设计了光源固定支架和安放角度,编写了相应的控制程序,开发了实验室用和便于在不同生产线应用的两套在线检测系统。首先,对试验参数（传送带速度和样品到透镜入光口距离）进行了优化研究,通过光谱相似度比较和显著性分析,确定传送带速度是275 mm·s-1、距离是12 cm时能够获得更加稳定的光谱信号。然后,基于该试验参数,分别在静止和在线条件下采集了贮藏时间为1~13 d共50个猪肉样本的反射光谱,并利用抛物线拟合法对双波段光谱进行融合,以获取整条覆盖可见及近红外区域的完整光谱。为了使两个波段范围内的光谱数据点权重相同,在整个波段范围内均匀分布,借助三次样条插值法将所有光谱数据点以2 nm为间隔进行重新排布。采用窗口移动多项式最小二乘拟合法对光谱作平滑处理,采用标准正态变量变换对每条光谱进行标准化预处理,分别建立了静止和在线条件下新鲜度主要表征指标-颜色（L*,a*和b*）、pH和挥发性盐基氮的预测模型,以此验证所搭建系统的可靠性。经过对比分析,发现在线条件下的建模结果不如静止状态下的建模结果,这可能与在线采集时光谱存在漂移现象有关。进一步尝试利用一阶导数处理来消除基线漂移强化谱带特征,并对一阶导数和标准化处理顺序对建模结果的影响进行了探讨。结果发现先经过一阶导数再经过标准化处理,能更好地消除外部干扰造成的影响,建模结果更佳。在该处理方式下,基于第一波段光谱建立了颜色参数（L*,a*,b*）的预测模型,基于双波段光谱建立了pH和挥发性盐基氮的在线检测模型,预测相关系数分别为0.955 3,0.924 7,0.955 1,0.961 5和0.966 8。最后,为了验证模型的适用性,基于开发的便于在不同生产线应用的在线检测系统,利用独立的20个样本对在线模型进行外部验证,对颜色参数（L*,a*,b*）,pH和挥发性盐基氮的预测相关系数分别为0.918 9,0.914 1,0.947 7,0.950 4和0.960 6。研究结果表明,该系统通过双波段光谱的实时采集和融合,可以获取更多反应样本内部信息的光学信号,具有更强的检测能力。结合设计的光路等其他硬件单元,可以同时获取样本表面更大区域的反射光谱信息,从而实现对原料肉新鲜度主要表征参数的无损、在线、实时评估。该系统便于组装和拆卸,可以适应不同企业生产线的实际需要,具有较强的实用价值和较好的市场前景。     

波长选择算法在近红外光谱法中药有效成分测量中的应用

建立基于仪器分析方法的质量标准是中药进入国际市场的必要条件。近红外光谱技术以其能够反映样品的多种信息、易于在线应用的优势,应用于中成药生产的在线质量监控,可以提高中成药的质量控制标准,加快中药现代化的进程。但在近红外光谱检测中存在着各成分谱图重叠严重,光谱信息冗余,特征吸收区域不明显的问题,需要对采集到的波长进行优选,以达到提高模型预测精度和简化模型的目的。从近红外光谱方法测量中药有效成分的基础研究入手,以冰片含量的检测为例,尝试采用遗传算法与模拟退火算法结合的模拟退火遗传算法及物理意义相对明确的多链逐步选择法对校正模型的波长进行优选。结果表明,波长选择的方法可以使模型采用的波长数减少的同时提高预测精度,波长选择最多可将波长数减少84％,预测精度提高47.6％。     

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。     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法

近红外光谱具有高维小样本的特点,变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。确定独立筛选（SIS）是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法,广泛用于基因微阵列数据的变量选择。SIS具有将数据维度降低至样本大小规模的能力,其降维能力与LASSO相当,在相当宽泛的近似条件下,由于具有安全筛选性质,所有重要变量被保留的概率趋于1。基于确定独立筛选偏最小二乘（SIS-SPLS）的变量选择是一种迭代式的SIS变量选择方法,首先利用SIS方法完成光谱重要变量的初选;然后根据重要变量的边际相关性大小进行逐步前向选择：建立偏最小二乘回归模型,依据贝叶斯信息准则（BIC）确定最终的变量选择结果。SIS-SPLS以逐步前向选择的方式实现对重要变量的增量式筛选,随着潜变量个数的增加及因变量残差的逐步减小,SIS-SPLS方法选择的变量个数将趋于稳定。然而仅以边际相关性对变量重要性进行评价,当光谱变量个数远大于样本数时,该方法也存在选择的变量过多、变量选择结果不够稳健等问题。为进一步提高小样本情况下变量选择的稳健性,将集成学习引入SIS-SPLS方法之中,提出了一种集成SIS-SPLS变量选择方法（Ensemble-SISPLS）。该方法首先对校正集样本进行自助重采样,对采样得到的每一个校正子集分别使用SIS-SPLS方法进行变量筛选,通过投票机制并设置频次阈值对所有校正子集的变量选择结果进行集成,选择出现频次大于给定阈值的变量并建立偏最小二乘回归模型,计算5折交叉验证均方根误差。对频次阈值和潜变量个数两个关键参数使用网格搜索法进行优选,根据子模型的交叉验证均方根误差和变量个数对子模型性能进行综合评价,以最优子模型包含的变量作为最终的变量选择结果。分别在Corn数据集和当归数据集上进行变量选择实验,比较Ensemble-SISPLS,SIS-SPLS和UVE-PLS三种变量选择方法的性能。其中当归数据集共77个样本,样本采自甘肃岷县和渭源县,使用Nicolet-6700型近红外光谱仪扫描得到所有样本的近红外光谱并对当归中的阿魏酸含量进行预测。Ensemble-SISPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为22,0.000 8和0.999 8;SIS-SPLS方法在Corn数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为97,0.007 3和0.998 8。Ensemble-SISPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为24,0.018 1和0.996 3;SIS-SPLS方法在当归数据集上选择的变量个数、RMSEP和决定系数分别为38,0.022 6和0.994 3。结果表明,该方法进一步提高了变量选择结果的稳健性和预测能力。Ensemble-SISPLS变量选择方法有效结合了SIS-SPLS较强的变量选择能力和集成学习良好的泛化能力,提高了变量选择的稳健性。此外,由于在子模型的预测能力和变量个数之间进行了折中,一定程度上减少了选择变量的个数,提高了模型的可解释性。     

玉米亚正常籽粒生活力近红外光谱判别方法研究

应用近红外光谱分析技术,针对玉米诱导过程中产生的亚正常种子,发展亚正常种子的单籽粒生活力判别方法。该研究应用了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的方法(KS法)对近红外光谱进行特征提取,并比较了十种采用不同预处理数据和特征提取方法建立的模型的判别性能,每种模型试验了1134种参数组合,并对采用多种方法和参数组合建立的模型进行交叉验证。结果表明,采用矢量归一化预处理,KS法提取特征波长,并去除低信噪比区域的数据建立的模型判别效果最好。发芽籽粒和不发芽籽粒的平均正确识别率分别达到92.20%和84.86%。该方法将发芽籽粒的筛选准确率由随机筛选的不足40%提高至85%以上,可显著提高筛选效率。