一种添加历史数据的近红外光谱特征提取方法研究

针对近红外光谱定性分析中,增加新的品种进行建模时,原有模型识别效果不够稳定的问题,提出一种在建模样本的基础上添加同类物质的历史光谱数据的特征提取方法,首先采集建模样本的近红外光谱数据,然后添加同种物质样本的历史近红外光谱数据,再对所有近红外光谱数据进行预处理,其次对所有样本数据进行偏最小二乘(PLS)特征提取得到偏最小二乘空间,并只将建模样本数据向构建的偏最小二乘空间进行投影,最后将投影后的建模数据进行正交线性判别分析(OLDA)特征提取。以玉米种子近红外光谱为研究对象,分别对建模数据添加历史近红外光谱以及不添加历史近红外光谱两种情况进行特征提取,并通过仿生模式识别(BPR)方法构建模型进行验证,实验结果表明,添加历史近红外光谱构建偏最小二乘空间的特征提取方法相对于不添加历史近红外光谱的方法,首先在增加建模集品种数量时,原有的品种识别率基本不变;其次在相同PLS维数时,所建模型对不同时间采集的测试集识别效果基本一致,证明了该方法可以提高模型稳健性。在实际应用中就可以在品种鉴别软件中将特征提取维数设置为固定值,免除了品种鉴别软件的用户在增加建模集品种时为了保证最优识别效果重新选定最优PLS参数的麻烦。     

基于近红外光谱的润滑油中含水量T-S模糊辨识

油中含水量近红外光谱具有复杂性、非线性和难以用明确数学模型表达的特点.利用无信息变量消除法提取有效波长,采用模糊C均值聚类算法得出输入空间的划分和聚类中心,结合递推最小二乘法辨识后件参量,建立了润滑油的近红外光谱与含水量的Takagi-Sugeno模糊模型.将该辨识算法与偏振最小二乘法模型进行比较,并对实测数据进行了验证.结果显示:经无信息变量消除法提取34个特征波长建立的Takagi-Sugeno模型能够精确地反映出润滑油光谱数据与含水量的关系,其对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.964 6和1.531 2×10-4,获得了满意的预测准确度.实验结果验证了应用光谱技术检测油中含水量的可行性,同时也为油中其他污染物的在线监测提供了新方法.     

利用少量波段近红外光谱图像鉴定玉米种子纯度

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像,采用白板标定校正光谱图像,运用中值滤波、大津法去除噪声,从背景中分割出种子,应用灰度分布统计,灰度共生矩阵提取纹理特征,对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据,应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性,使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

一种近红外光谱特征子区间选择新算法

为了简化光谱模型和提高模型精度,在传统遗传算法中引入Metropolis接受准则,提出了一种新的模拟退火-遗传区间选择算法(SAA-GA-iPLS),用于快速提取近红外光谱特征子区间,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱模型。以黄瓜叶近红外光谱数据及其类胡萝卜素含量为例,将全光谱分为40个区间,模拟退火-遗传算法能快速优选出7个子区间(分别为第3,5,14,18,21,32,33子区间),在所选7个子区间的基础上建立了黄瓜叶类胡萝卜素PLS光谱模型。与传统遗传算法的比较结果表明:无论是建模效果还是算法执行效率,模拟退火-遗传算法均优于传统遗传算法。     

近红外光谱的玉米种子穗腐病特征提取与判别模型研究

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MATRIX-Ⅰ型傅里叶近红外光谱仪采集了样本800～2 500 nm范围的近红外光谱信息,并对样本近红外光谱数据利用多元散射校正（MSC）进行预处理。结合玉米内部有机物质的近红外光谱的敏感波段和样本近红外光谱吸收峰挑选了4个优选区间,并采用相关系数法(CA)、连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）三种不同原理的特征波长提取算法分别提取了4（1 362,1 760,2 143和2 311 nm）、5（1 227,1 310,1 382,1 450和1 728 nm）和10（1 232,1 233,1 257,1 279,1 313,1 688,1 703,1 705,2 302和2 323 nm）个特征波长。以提取得到的特征波长作为玉米种子穗腐病判别模型输入变量,用0-1（染病-正常）表示样本染病状况作为输出真实值建立支持向量机（SVM）模型,使用网格搜索法结合十折交叉验证法对模型参数进行优化。结果表明,CA-SVM,SPA-SVM和CARS-SVM三种判别模型中训练集和测试集建模准确率均在90%以上。该研究成果为玉米种子病害诊断装置提供了模型基础,且针对优选区间进行特征波长选择的方式也可以为建立其他种子病害判别模型提供参考。     

堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模

近红外光谱中包含了物质中有机分子含氢基团的特征信息,具有维度高、冗余大等特点.传统的基于浅层校正模型,比如主成分回归、偏最小二乘回归、人工神经网络、支持向量回归等,无法提取近红外光谱数据深层的信息.提出一种基于堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模方法,不仅可以拟合光谱数据与理化值之间复杂的非线性关系,还可以提取数据深层的...     

基于土壤光谱库和光谱相异度的局部模型构建

掌握土壤在空间和时间上的表征至关重要.土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱可以估算土壤有机碳(SOC)等属性,与传统的实验室理化分析相比,光谱技术能有效实现土壤信息的快速获取.土壤光谱库为建立经验模型提供了大量具有丰富变异性和多样性的样本作数据基础.但受限于库中土壤样本的异质性和模型的适应性,通常区域或局部尺度模型的...     

纺织品近红外光谱定性分析的一种新方法

近红外光谱分析技术可用于对样本的快速无损检测,在人们的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。支持向量机是建立定性分析模型的常用方法,可通过寻找最优分类超平面将两类样本分开。在小样本情况下,支持向量机方法有其独特的优势。主成分分析是常用的数据降维方法,可将数据降维之后作为支持向量机方法的输入变量,简化模型并提高模型识别的准确性。因此,基于主成分分析的支持向量机(简称PCA-SVM)适合用于建立近红外光谱定性分析模型。多模型方法是人们使用较少的建模方法,用该方法建立的模型一般具有较好的稳定性。将多模型方法与PCA-SVM方法成功结合形成了新方法。以棉锦混合、棉涤混合纺织品为例,用新方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。建模时将光谱数据按照波长分为4组,用每组光谱数据建立一个子模型,将子模型的输出值进行加权平均便得到最终的预测结果。这样可以更充分地使用光谱数据中所包含的信息。为了便于对比不同的方法,仍使用上述校正集和验证集,又用PCA-SVM方法建立了这两类纺织品样本的近红外光谱定性分析模型。对预测结果做交叉验证,用新方法所建模型判别的正确率的平均值为85.49%,正确率的标准差为0.066 7, 用PCA-SVM方法所建模型判别的正确率的平均值为83.34%,正确率的标准差为0.109 6。研究结果表明用新方法所建模型的分类效果好于用PCA-SVM方法所建模型的分类效果;用新方法建立的模型的稳定性明显高于用PCA-SVM方法建立的模型的稳定性。用PCA-SVM方法所建模型的预测效果受校正集构成情况的影响较大,而用新方法所建模型的预测效果则相对稳定。对废旧纺织品进行分类回收可大量节约纺织原材料,但采用人工分拣方式效率低且成本高。采用近红外光谱分析方法对纺织品进行分类,为废旧纺织品的大规模精细分拣和分级奠定了一定的基础。该新方法有望用于某些其他类型样本的分类。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法

近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。     

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。     

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。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

基于深度信念网络与混合波长选择方法的蓝莓糖度近红外检测模型优化

利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘（SiPLS）、竞争性自适应重加权（CARS）、连续投影算法（SPA）、无信息变量消除（UVE）特征提取方法,运用深度信念网络（DBN）建立蓝莓糖度的通用检测模型,实现蓝莓糖度在线无损快速检测。采集了“蓝丰”和“瑞卡”共280个蓝莓样本的近红外光谱,采用手持折光仪测定其糖度;首先利用联合X-Y的异常样本识别方法（ODXY）检测到蓝丰和瑞卡蓝莓分别有2个和4个样本呈现异常,剔除该6个异常样本,对其余274个样本利用光谱-理化值共生距离算法（SPXY）以3∶1的比例划分出训练集和测试集;其次,对比分析卷积平滑（S-G平滑）、中心化、多元散射校正等预处理对蓝莓原始光谱的改善效果,运用SiPLS对光谱降维,筛选特征波段,利用CARS,UVE和SPA方法对特征波段进行二次筛选,以最优的特征波长建立DBN和偏最小二乘回归（PLSR）模型。结果表明,蓝莓糖度近红外检测模型的最优预处理方法为S-G平滑,SiPLS方法挑选的蓝莓糖度最优波段为593~765和1 458~1 630 nm,UVE算法从SiPLS筛选的346个变量中优选出159个最佳波长。建立蓝莓糖度DBN模型时,分析了不同隐含层数对检测模型的影响,并以交互验证均方根误差（RMSECV）作为适应度函数,利用粒子群算法（PSO）对各隐含层神经元个数在[1,100]之间寻优,发现隐含层为3层且隐含层节点数为67-43-25时,DBN模型的RMSECV达到最小,为0.397 7。无论是以全光谱还是特征波长建模,蓝莓糖度近红外DBN模型均优于常规PLSR方法;尤其以UVE方法二次筛选的特征波长建立的模型大大减少了建模变量,且模型精度更高,蓝莓糖度最优的PLSR模型测试集相关系数（R_P）为0.887 5,均方根误差（RMSEP）为0.395 9,最优DBN模型R_P为0.954 2,RMSEP为0.310 5。研究表明,利用SiPLS-UVE进行特征提取,结合深度信念网络方法建立的蓝莓糖度检测模型可以更好地完成蓝莓糖度在线精准分析,该方法有望应用于蓝莓及其他果蔬内部品质检测。     

联合特征子空间分布对齐的标定迁移方法

近红外光谱分析技术近年来在各种领域的定性、定量分析等方面得到广泛的应用。多元标定技术则是光谱分析领域中最先进的技术,而环境条件、测量仪器或测量物质自身的变化,都可能导致多元标定模型不再适用于新样本的预测。重新标定和重新建模必然会浪费大量时间和资源。一种解决方案是标定迁移,将源域已有的标定模型扩展到目标域中,避免重复建模的代价。在化学计量学的相关文献中,绝大多数迁移方法都需要在两台仪器相同条件下都测量一组迁移标准样品,但在近红外光谱测量技术中,由于标准样品具有挥发等特性,使得构建仪器标定迁移方法的标准样品难以获得和保存。针对这些问题,提出了一种联合特征子空间分布对齐（JSDA）的标定迁移方法,此方法可以在从仪器没有标准样本的情况下建立标定迁移模型。JSDA首先建立源域和目标域数据特征的联合主成分分析（PCA）子空间;然后通过对齐映射在联合特征子空间中的源域特征分布和目标域特征分布来校正标定模型;最后,应用最小二乘模型构建校正后源域上的标定模型,该模型可直接用于目标域的标定。实验结果表明与已有成熟的标定迁移方法相比,JSDA在公开的真实数据集上的预测性能比较有优势,验证了该模型在实际应用中的有效性和优越性。     

卷积神经网络和近红外光谱的土壤pH值预测

土壤pH值是影响土壤养分转化和土壤肥力的关键因素,使用近红外光谱技术对土壤pH值进行检测可为土壤资源的开发利用提供重要依据.卷积神经网络作为深度学习在人工智能方面的典型算法,由于其结构具备"局部感知,权值共享"的能力,因此不仅能够对复杂的光谱数据进行特征抽取,还能够减少网络的训练参数,提高网络的运算效率.将卷积神经网络...     

基于光谱及成像技术的种子品质无损速测研究进展

种子是农业生产过程的重要生产资料。种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究是种子品质检测中的常见问题。种子质量主要包含种子含水率、蛋白含量、脂肪酸含量、淀粉含量等,是种子品质分级的重要指标,并且关系到种子存储过程的安全问题。种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和;高活力种子具有明显的生长优势和生产潜力。种子老化是指种子活力的自然衰退,表现为种子变色、发芽率低、生长势差、作物减产。种子的纯度与真伪则会影响作物产量和农产品品质;而种子分类与溯源则是保证种子纯度与鉴别种子真伪的重要方法,进而为作物产量与产品品质提供保障。对于种子品质分析,传统方法通常需要对样品做不可逆的破坏性分析,且分析时间长、过程复杂,难以适应现代农业对种子生产环节的需要。因此,开展种子品质无损快速检测技术研究成为当前亟待解决的问题。近年来,随着化学计量学的发展和计算机技术的进步,近红外光谱法以其快速、无损、高效等优势,在农产品、食品、农业投入品等的无损快速分析方面得以广泛的应用。进一步地,将光谱技术与成像技术相结合,高光谱成像技术近年来日益兴起,相比较于传统的光谱技术,高光谱成像技术在获得待测样品的光谱信息的同时,还可以获取样品的空间分布信息以及图像特征。基于近红外光谱及高光谱成像等无损快速检测技术,从种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究四方面对近年来关于种子品质无损快速检测文献进行综述。在分析不同检测技术特点的基础上,分别就上述种子品质检测方面的问题加以整理。进而对种子品质无损快速检测的技术特点进行了总结与展望。     

基于IFSR异常样本剔除的落叶松木材密度近红外优化模型的研究

木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR), BP神经网络(BPNN)...     

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。     

近红外光谱和模式识别的菊花品种无损鉴别

菊花为菊科植物菊的头状花序,滁菊、贡菊、杭菊和亳菊是常见的几类药用品种菊花.不同品种菊花在外观上具有极大的相似性,非专业人员仅凭肉眼难以对其进行准确鉴别分析.常规仪器分析法检测成本较高,分析时间较长,且需要对样品进行破坏性处理,影响了产品的二次销售.近红外光谱技术作为近年来快速发展起来的一种绿色、简单、快速的新型检测技...