基于高光谱漫透射成像可视化检测脐橙可溶性固形物

厚皮类瓜果内部品质的无损检测是目前水果产业的检测技术瓶颈。本文采用高光谱漫透射技术对脐橙可溶性固形物(SSC)含量进行可视化分析研究。通过基线校正(Baseline)预处理结合连续投影算法(SPA)优选9个特征波长,建立SSC偏最小二乘回归(PLSR)模型,校正集相关系数r_(cal)为0.891,校正集均方根误差RSMEC为0.612°Brix,预测集相关系数r_(pre)为0.889,预测集均方根误差RMSEP为0.630°Brix。最后,计算各个像素点的SSC值结合图像处理技术得出SSC的可视化分布图,直观判断脐橙SSC含量高低。     

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

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。     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

基于拉曼光谱的乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量分析研究

乙醇柴油作为清洁燃料是柴油很好的替代品,不同乙醇含量的乙醇柴油其粘度有差别,而乙醇的含量直接影响着柴油机燃烧性能。所以急需一种方法实现快速对乙醇柴油主要指标在线监测。对采集到的不同浓度的乙醇柴油的原始拉曼光谱数据使用Savitzkv-Golay平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、微分处理(1stD和2ndD)、标准正态变量校正(SNV)等四种方法以及他们的组合方法对光谱数据进行预处理后,分别建立了乙醇柴油密度、粘度和乙醇含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,比较不同的预处理方法发现,乙醇含量和粘度在S-G+2ndD预处理后所建立的PLSR模型效果最好,预测集R_p分别为0.930和0.918,RMSEP分别为1.237和0.034;S-G+1stD预处理后所建立的乙醇柴油密度PLSR模型结果最优,预测集R_p最大,为0.962,RMSEP最小,为0.14×10-2。将经过S-G+2ndD预处理后的光谱数据选用递归偏最小二乘算法(RPLS)、无信息变量消除(UVE)、正自适应加权算法(CRES)、连续投影算法(SPA)四种变量筛选方法以及将它们组合筛选得到的波长变量分别作为输入变量建立了PLSR模型,在使用SPA-CARS波长筛选方法所建立的乙醇柴油乙醇含量的预测模型效果最优,其预测集的R_p,RMSEP分别为0.978 1和0.825 5。结果表明使用该方法可以很好的对乙醇柴油的密度、粘度以及乙醇含量等主要指标进行预测。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演

充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。     

高光谱图谱融合检测羊肉中饱和脂肪酸含量

为探究高光谱成像(400~1000 nm)对羊肉中饱和脂肪酸(SFA)含量检测的可行性,提出一种基于特征光谱信息和图像纹理特征融合的SFA含量预测模型,实现对羊肉中SFA含量的快速检测及分布可视化。利用分段阈值法构建掩膜图像,获取羊肉样本感兴趣区域(ROI),结合SPXY法对样本集进行划分并对相关光谱信息进行预处理,分别采用连续投影算法(SPA)、变量组合集群分析法(VCPA)和β权重系数法提取特征光谱;通过获取羊肉样本主成分图像,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法提取图像纹理信息;分别对特征光谱、图像信息及图谱融合信息建立的偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型进行对比分析。利用5种不同对原始光谱数据进行预处理,经SNV法预处理后的光谱其校正集与预测集相关系数分别为0.921和0.875,较原始光谱分别增加了0.001和0.04,均方根误差模型分别为0.244和0.268,较原始光谱模型分别减少了0.003和0.06;对SNV法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,SPA法、VCPA法及β权重系数法分别提取出12,10和9个特征波长;获取羊肉样本的前5个主成分图像,选择所含信息量最多的第一主成分图像进行纹理特征提取,依次提取0,45°,90°和135°方向下的能量、熵、同质性和相关性共4个主要纹理特征。利用SPA法提取的特征波长建立的PLSR与LS-SVM模型性能较好,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.8849和0.8807,均方根误差分别为0.3001和0.2606;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.8987和0.8926,均方根误差分别为0.2767和0.2476;图谱信息融合模型中,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.9071和0.9078,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.03,均方根误差分别为0.3269和0.2992,较特征光谱模型分别增加了0.03和0.04;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.9206和0.8946,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.002,均方根误差分别为0.2519和0.2458,较特征光谱模型分别减少了0.02和0.002。光谱预处理中经SNV法处理后的光谱所建模型性能优于其他预处理方法;采用SPA法提取的12个特征波长简化了光谱模型,提高了模型性能,特征光谱建模的最优方法为SPA-LS-SVM;图谱信息融合模型较特征光谱模型,模型相关系数增加较少,表明图像纹理信息虽携带了部分有效信息,但这些信息与羊肉中SFA含量之间的相关性有待进一步研究。基于图谱信息融合模型的预测性能最优,其次为光谱信息模型。择优选取SPA-PLSR模型计算羊肉样本中每个像素点的SFA含量,利用伪彩色图直观表示了羊肉样本中SFA的含量分布。实现对羊肉样本SFA含量的无损检测及分布可视化表达。     

基于可见-近红外光谱技术的苹果糖度光照位置优化研究

在利用可见-近红外漫透射光谱技术对苹果的可溶性固形物（SSC）检测时,由于卤素灯光照射在苹果上的位置不同,采集到的苹果光谱中所包含的可溶性固形物信息不同,导致模型得出的结果不同;找到一个最好的苹果光照位置有利于得到最佳的可溶性固形物评价模型。利用多模式可调节的光学结构在相同的实验环境和实验条件下采集了购买于同一水果批发商的尺寸相近但照射位置不同的两批苹果的近红外漫透射光谱,探索苹果可溶性固形物模型建立过程中最佳的照射位置从而得到最佳位置的可溶性固形物评价模型。通过对样品进行光谱采集、糖度真值采集并结合化学计量学方法得出最佳的建模位置,照射位置为上部且光谱没有预处理时的偏最小二乘回归（PLS）模型性能为RMSEC为0.288 2,RMSEP为0.343 6,R_c为0.960 6,R_p为0.934 9;照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PLS模型性能为RMSEC为0.340 7,RMSEP为0.513 3,R_c为0.931 1,R_p为0.863 6;照射位置为上部且光谱没有预处理的主成分分析回归（PCR）模型性能为RMSEC为0.573 6,RMSEP为0.601 4,R_c为0.842 4,R_p为0.800 7;照射位置为斜上部且光谱没有预处理的PCR模型性能为RMSEC为0.709 2,RMSEP为0.797 4,R_c为0.701 4,R_p为0.670 7,最佳照射位置为苹果上部;进一步地采用多种预处理方法对照射位置为上部的PLS模型进行对比,得到最优模型为MSC-PLS模型,其RMSEC为0.2264 4,RMSEP为0.301 5,R_c为0.966 9,R_p为0.949 9。最后再对相同的46个苹果进行相同的实验操作得到光谱、真值后,代入到建立的MSC-PLS模型中进行外部验证,结果显示外部验证的相关系数为0.930 58,验证均方根误差为0.843 59,验证了建立的MSC-PLS模型的稳定性和可靠性,进一步表明光谱采集位置为苹果上部时的近红外漫透射模型有很好的预测能力,该研究为预测苹果可溶性固形物的检测提供了技术支持。     

不同种皮颜色花生糖含量近红外模型的构建

花生籽仁中的糖含量是影响食味品质的重要指标,建立快速测定糖含量的方法可有效提高食用型花生的检测效率。样品外观颜色是影响近红外分析的重要因素之一,按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。研究选择不同糖含量的花生种质332个,采用色差仪将花生种质按种皮颜色分成黑紫色、红色和粉色三大类。采用3,5-二硝基水杨酸法、蒽酮乙酸乙酯法、蔗糖酶法分别测定籽粒中的总糖、可溶性糖及蔗糖含量。总糖含量分别在6.42%～39.53%(黑紫色籽粒)、 9.66%～39.71%(红色籽粒)和8.52%～38.84%(粉色籽粒)之间;可溶性糖含量分别在2.4%～14.32%(黑紫色籽粒)、 2.94%～13.75%(红色籽粒)和2.19%～14.53%(粉色籽粒)之间;蔗糖含量分别在0.92%～7.53%(黑紫色籽粒)、 1.05%～7.23%(红色籽粒)和0.95%～7.99%(粉色籽粒)之间,变异系数均在33%以上。采用瑞典波通DA7250型近红外分析仪(950～1 650 nm)采集籽粒的近红外光谱值,选用基于全波段的偏最小二乘回归法(PLSR),通过对比单一和复合预处理方法,对比模型的相...     

基于NIR和SOM-RBF网络的兰州百合关键营养物质定量分析方法

为了实现兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖的快速无损检测,在12 000～4 000 cm^-1光谱范围内采集了59份兰州百合粉的近红外光谱(NIRS)。首先运用SG、 Normalize、 SNV、 MSC、 Detrend、 OSC、 SG+1D、 SG+Normalize、 SG+SNV和SG+Detrend十种预处理方法对原始光谱数据进行处理,确定蛋白质的最佳预处理方法为SG+Detrend、多糖的最佳预处理方法为Detrend;然后运用CARS、 SPA和PCA三种算法对预处理的光谱数据进行特征波长筛选,确定蛋白质和多糖的最佳特征波长提取方法均为SPA算法;最后采用PLSR法建立了兰州百合关键营养物质蛋白质和多糖含量的预测模型,结果显示,经过SG+Detrend＿SPA处理所建立的蛋白质PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 6,预测集均方根误差RMSEP为1.195 3;经过Detrend＿SPA处理所建立的多糖PLSR模型中,预测集相关系数R_p为0.810 9,预测集均方根误差RMSEP为2.0946。...     

应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量

为了探究应用近红外高光谱成像技术对甘蔗内部可溶性固形物（SSC）预测的可行性,试验样本选择三种不同品种中的240个甘蔗节作为研究对象。通过高光谱成像系统获取甘蔗节的近红外光谱信息和图像信息,并分别探讨了光谱信息和图像纹理信息对甘蔗可溶性固形物预测的可行性。采用最小二乘回归（PLSR）,最小二乘支持向量机（LS-SVM）及主成分回归（PCR）建模方法构建甘蔗可溶性固形物的预测模型。比较了连续投影算法（SPA）、无信息变量消除算法（UVE）及区间偏最小二乘（iPLS）特征提取方法对预测结果的影响。实验结果表明：基于甘蔗的光谱信息能实现可溶性固形物的预测,其中偏最小二乘回归模型的建模集和预测集的相关系数分别为0.879和0.843,均方根误差分别为0.644和0.742。通过UVE算法提取105个有效波长所建立的PLSR模型的建模集及预测集相关系数分别为0.860和0.813,均方根误差分别为0.693和0.810。     

高光谱结合二维相关光谱检测灵武长枣中半纤维素的含量

利用高光谱成像技术与二维相关光谱（2D-COS）结合化学计量学检测灵武长枣半纤维素含量。采用定量瘀伤装置获得0,Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级瘀伤长枣模型,通过高光谱和分光光度计分别获得样品高光谱图像和半纤维素含量。蒙特卡洛异常值检测法剔除异常样本后,分别用随机划分法（RS）,Kennard-Stone法（KS）、光谱-理化值共生距离法（SPXY）和3∶1比例法对样本集划分校正预测。采用基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）和标准化（Normalize）对长枣原始光谱预处理后建立偏最小二乘回归模型（PLSR）,优选最佳样本集划分及预处理方法。利用2D-COS将光谱信号扩展到第2维,在全光谱范围内寻找与半纤维素含量相关的敏感波段区间。采用竞争性自适应加权算法（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩方法（iVISSA）、变量组合集群分析法（VCPA）以及iVISSA+BOSS,iVISSA+CARS和iVISSA+VCPA方法在2D-COS敏感波段区间进行特征波长提取,并建立基于特征波长的PLSR模型。结果表明,样本集经3∶1划分和Baseline预处理后建立的基于全波段的PLSR模型最优,故最佳样本集划分方法为3∶1,预处理方法为Baseline,用于后续特征波长提取。通过2D-COS分析发现3个与半纤维素相关的自相关峰（401,641和752 nm）;在2D-COS敏感区域（401～752 nm范围内）,采用BOSS,CARS,iVISSA,VCPA,iVISS+BOSS,iVISS+CARS,iVISS+VCPA分别提取了14,26,39,12,15,22和11个对应的特征波长,占总波长的18.9%,35.1%,52.7%,16.2%,20.2%,29.7%和14.8%。对比2D-COS和特征波建立的PLSR模型,2D-COS+iVISSA-PLSR模型效果较好,其R2_C=0.747 9,R2_P=0.604 7,RMSEC=0.043 8,RMSEP=0.060 3。研究表明,利用高光谱成像技术结合2D-COS可实现灵武长枣半纤维素含量的快速检测。     

基于CARS-CNN的高光谱柑橘叶片含水率可视化研究

柑橘叶片水分亏缺是影响柑橘生长发育的重要因素之一,为研究水分胁迫对柑橘含水率的影响,利用高光谱快速无损检测柑橘叶片含水率,并应用伪彩色处理实现含水率可视化。收集100片柑橘叶片,使用烘干法得到鲜叶和烘干叶片一共500个不同梯度含水率的数据样本,将样本按7∶3的比例划分为训练集(350个样本)和测试集(150个样本),使用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的好坏。采用卷积神经网络(CNN)对高光谱数据进行预测,CNN模型使用一维卷积核,一共三层卷积池化层,使用RELU激活函数激活,输出层采用linear激活函数回归预测,使用nadam算法对模型进行优化更新,迭代次数为1 000次;将原始光谱数据和SG,MSC和SNV三种预处理后的光谱数据,与全波段、CARS筛选的特征波段、PCA提取的特征波段组合,导入CNN模型,确定最佳模型为原始光谱数据的CARS-CNN,训练集的R²_c和RMSEC分别为0.967 9和0.016 3,测试集的R²_v和RMSEV分别为0.9...     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、 TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm^-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R_...     

SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测

可溶性固形物(SSC)是一种综合参数,主要包括糖、酸、纤维素、矿物质等成分,对评价果实成熟度和品质具有重要意义,影响果实口感、风味及货架期。西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义,有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中,近红外漫透射的方式所需光源的能量大,同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响;采用近红外漫反射方式的研究较少,但漫反射采集所需的能量小,有助于实现仪器小型便携化,成本低,同时避免透射引起的水果品质变化。以小型西瓜为研究对象,利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、瓜脐、赤道部位的近红外反射光谱,在976,1 186和1 453 nm附近有明显的吸收,利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分,以可溶性固形物含量为y变量,光谱为x变量,利用两种变量同时计算样品间距离,以保证最大程度表征样本分布,有效地覆盖多维向量空间,增加样本间的差异性和代表性,提高模型稳定性。将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集,校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围,且变异系数均小于9%,样品集划分合理,有助于建立稳健可靠的预测模型。其次,对比分析西瓜瓜梗、瓜脐、赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度,结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高,预测效果较好,预测集相关系数为0.629,预测集均方根误差为0.49%。对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题,一方面与光谱的采集方式有关,另一方面与西瓜的产地、品种、成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。最后,为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度,采用光谱预处理方法进行优化,结果得出经标准归一化预处理后,建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳,预测集相关系数为0.864,预测集均方根误差为0.33%,模型相关性较好,预测精度得到了很大提升。研究结果表明,近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量,为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

基于THz-TDS技术的培氟沙星和氟罗沙星抗生素定性定量检测研究

作为两种常用的喹诺酮类抗生素,培氟沙星和氟罗沙星残留问题引起人们的高度关注,研发快速、高效的检测手段成为一种需求。采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对鱼粉基质中的培氟沙星、氟罗沙星进行了研究。制备培氟沙星、氟罗沙星、聚乙烯和鱼粉纯净物质以及培氟沙星-鱼粉和氟罗沙星-鱼粉17种不同浓度二元混合物的压片样品,共106个;对所有压片样品进行太赫兹光谱测量和分析;利用连续投影算法(SPA)结合支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)建立定性判别模型,对培氟沙星-鱼粉和氟罗沙星-鱼粉这两种混合物进行分类判别;利用特征频率处吸收系数建立偏最小二乘回归(PLSR)、BPNN、多元线性回归(MLR)定量预测模型,分别对两种混合物进行定量预测。结果表明：纯净培氟沙星在0.775和0.988 THz存在明显吸收峰,纯净氟罗沙星在0.919和1.088 THz存在明显吸收峰,聚乙烯对太赫兹波基本没有吸收,鱼粉无吸收峰,两种抗生素与鱼粉混合后的峰值出现在纯净抗生素的吸收峰附近;在定性判别中,SVM判别结果最佳,预测集判别准确率、精确率、召回率、F1得分分别为97.06%,97.22%,97.06%和97.06%;定量回归中,SPA-BPNN 模型用于预测培氟沙星-鱼粉结果最佳,预测集相关系数(R_p)、预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.984 9和0.009 5,SPA-MLR模型用于预测氟罗沙星-鱼粉结果最佳,R_p和RMSEP分别为0.982 7和0.040 6。研究表明THz-TDS技术对鱼粉基质中培氟沙星、氟罗沙星进行定性定量检测是可行的,为畜禽行业中培氟沙星和氟罗沙星实际检测提供理论和技术参考。