基于PCR和PLS的蔗糖浓度透反射测量方法研究

利用近红外透反射光谱技术,研究短波近红外光谱(780~1100nm)无损检测蔗糖溶液的可行性,并通过主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)方法建立了蔗糖溶液的近红外定量分析模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(5点)和多元散射校正(MSC)进行预处理,并且对预处理后的数据进行建模分析。PCR定量分析的结果:主成分数PC=7,交互验证相关系数RCV=0.957335,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.015859;PLS定量分析结果:主成分数PC=4,交互验证相关系数RCV=0.975789,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.012251。分别用PCR和PLS的校正模型对预测集样本进行预测,两种模型的预测标准偏差RMSEP分别为0.0127,0.0118。二者均对高浓度蔗糖溶液的预测结果比较理想,而且在PLS模型下,77%以上的样本相对误差在10%以下,较PCR模型的高。综合结果,PLS所建立的模型简单,而且精度很高,所以,基于短波近红外光谱的蔗糖浓度的快速无损检测是可行的。     

线性锥形光纤倏逝波传感器的灵敏度分析

倏逝波的透射深度、均匀感应区域的感应芯径和感应长度是线性锥形光纤倏逝波传感器灵敏度的主要影响因素。为了实现灵敏度的最优化设计,分别建立了倏逝波透射深度与锥形参数之间关系及有效吸收路径与感应芯径和感应长度之间关系的数学模型,讨论了不同锥形参数(发射角、锥度比、锥长)下倏逝波的透射深度,不同感应芯径和感应长度下倏逝波的有效吸收路径,并进行了仿真。仿真结果表明,选择锥形光纤几何体和合适的发射角,可使透射深度增大近3倍,当锥度比为0.4时,倏逝波透射深度最大;减小感应芯径,增大感应长度可提高倏逝波的有效吸收路径,增强纤芯表面的倏逝波与周围吸收介质的作用强度。研究结果可用来指导制作高灵敏度线性锥形光纤倏逝波传感器。     

基于高速DSP的红外热成像信号采集和处理系统

红外焦平面阵列(IRFPA)被广泛用于各个领域中。由于红外视频信号针对不同领域的不同需求,后续处理算法复杂,需有效地提高其实时性能。因此文中以TMS320DM642高速DSP处理器为主要元件,构建了红外图像信号采集和处理系统。分析了红外视频信号采集工作原理,研究了提高信号处理速度的方法。实验结果表明,图像采集和处理系统运行稳定可靠,在该系统上实现的图像放大算法满足了实时性要求,为信号的后续精细化处理奠定了基础。     

傅里叶变换红外光谱在葡萄酒品质劣变检测中的应用

葡萄酒如果贮存方法不当极易发生劣变,失去原有的风味和质感,影响品质,因此对葡萄酒劣变进行检测,具有重要意义。在红葡萄酒劣变过程中,主要发生了酸败现象,产生了过量的有机酸类物质,致使葡萄酒原有性状发生变化。利用傅里叶变换红外光谱技术研究红葡萄酒特征光谱及其品质劣变的判别方法。对劣变过程的理化特性进行了分析,并对葡萄酒的FTIR光谱的主要吸收峰进行了解析。在劣变判别过程中,创新性的采用了比较多个吸收峰之间的吸光度比值之间大小关系的方法实现对劣变的判定,但此方法具有一定的相对性。通过对变质红葡萄酒与未变质红葡萄酒的FTIR光谱数据进行对比分析,发现在3 020～2 790,1 760～1 620以及1 550～800 cm-1三个波段内,在光谱特征上具有一定的差异,为了能够将这些光谱差异与葡萄酒的劣变情况建立联系并能够实现判别分析,引入了化学计量学方法。采用主成分分析(PCA)结合软独立建模聚类分析法(SIMCA)分别对以上三个特征波段内光谱数据进行了分类,最后利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对验证集数据在这三个波段进行了判别,结果表明FTIR结合化学计量学方法能够成功区分开变质和未变质的红葡萄酒样本,且具有很好的识别率,其中利用1 550～800 cm-1波段来建模分析效果最好,SIMCA和PLS-DA识别率分别为94%和100%。     

农田土壤水分含量的激光诱导荧光光谱表征

通过实验探讨了植物的激光诱导叶绿素荧光光谱与土壤水分间的关系。实验利用Y-形光纤探头获取了植物在450 nm LED光源照射下所发出的叶绿素荧光光谱,同时利用TDR传感器测量土壤湿度。实验以水稻为研究对象,研究了在持续水分胁迫和间歇水分胁迫下,叶绿素荧光光谱743 nm附近波峰的变化,结果发现,波峰强度与土壤水分含量具有相关性。最后,利用Lorentzian方程,将持续水分胁迫下的土壤含水量与叶绿素荧光强度进行建模,发现所建的模型具有较高的决定系数,说明该方法可以应用于农业生产中对土壤水分的测量。     

水体COD的光谱学在线测量方法-紫外和近红外光谱比较分析

水体COD的光谱学传感技术是现代环境监测的一个重要发展方向, 与传统的分析方法相比,光谱分析技术更具有可连续监测、可在线监测和检测快速的明显优势,适合对环境水样COD的定点实时监测。分别获取水样的紫外吸收光谱和近红外光谱,通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法、多元线性回归法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的紫外和近红外光谱的定量预测及相关模型参数进行分析,发现用S-G平滑处理后的紫外光谱和近红外光谱建立的PLS模型均得到最佳预测效果,预测集R2分别为0.992 1和0.987 7,RMSEP分别为10.438 6和5.972 0。紫外和近红外光谱法的MLR模型预测效果较差,预测集R2分别为0.928 0和0.957 3。通过实验结果综合对比分析,紫外吸收光谱在280～310 nm谱区建模预测性能较好,近红外光谱在7 250～6 870 cm-1谱区建模预测性能较好,紫外光谱对应定量预测模型的决定系数较高,而近红外光谱的稳定性和重复性更好。研究表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

纳米增强激光诱导击穿光谱的苹果表面农药残留检测

水果表面的农药残留严重危害身体健康,而常规检测方法需要采样处理,耗时、费力。激光诱导击穿光谱技术具有多元素分析和原位测量的能力,在水果表面农药残留检测方面潜力巨大。但是较差的检测灵敏度,限制了此技术在水果表面微量有害元素检测方面的应用。提高激光诱导击穿光谱系统的检测能力是目前的研究热点领域,研究了纳米粒子表面增强技术对苹果表面残留的毒死蜱农药的激光诱导击穿光谱信号的增强效果。通过在被测样品表面涂抹币族金属纳米粒子,然后利用激光诱导击穿光谱激发样品表面,对诱导出的原子发射光谱信号进行测量,实验结果表明,苹果表面涂抹金属纳米粒子后毒死蜱农药中磷元素的特征峰有4倍的增强。此方法的应用对提高果蔬表面微量有害元素的检测能力具有重要意义。然后我们对币族金属纳米粒子的增强效果进行了优化。研究了金纳米粒子和银纳米粒子的增强能力,同时对纳米粒子的粒径的增强效果进行了比较,通过对20 nm的金纳米粒子、20 nm的银纳米粒子和80 nm的银纳米粒子的增强效果比较,发现80 nm的银纳米粒子对苹果表面毒死蜱农药光谱的增强效果最好。研究了信号采集延时时间对光谱信噪比的影响,确定了0.2 μs的延时时间可以获得较为理想的信噪比。在以上研究的基础上,采用最优的实验参数(80 nm银粒子增强、0.2 μs的延时时间),以毒死蜱中磷元素在213.62,214.91,253.56和255.33 nm处的特征峰峰强作为依据,对苹果表面残留的毒死蜱农药进行了定量化分析。分别采集了毒死蜱残留浓度分别为30,20,15,12,10和6 μg·cm-2的苹果表面的LIBS光谱,然后分别利用磷元素的四个特征峰峰强进行了定量化曲线拟合,结果发现LIBS对残留的毒死蜱具有很好的定量化预测能力,R2在0.89以上。根据定量化拟合曲线,探讨了纳米增强LIBS的检测限,计算得到,利用纳米增强LIBS技术测量苹果表面的毒死蜱农药最低可以做到1.61 μg·cm-2的检测限。研究证明了金属纳米粒显著提高了LIBS对苹果表面农药残留的检测灵敏度。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

多信息融合的冬小麦地上鲜生物量检测研究

将小麦冠层光谱与小麦冠层图像或者侧面图像进行多信息融合,对冬小麦地上鲜生物量进行预测,提高了冬小麦地上鲜生物量无损检测精度,试验获取苗期93个样本的冠层光谱和冠层图像,中后期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)200个样本的冠层光谱和侧面图像。将光谱反射率作为光谱特征参数,并通过图像处理提取小麦覆盖度作为图像特征参数,建立苗期和中后期基于光谱特征参数和图像特征参数的地上生物量检测模型,将冠层光谱反射率和小麦覆盖度作为多信息融合的输入,利用多元回归分析(MRA)和偏最小二乘法(PLS)建立地上鲜生物量预测模型并进行验证。结果表明,在苗期和中后期,将光谱信息和图像信息融合,采用PLS所建立的预测模型与单独的图像模型和光谱模型相比精度最高。苗期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R2为0.881,其RMSE为0.015 kg;中后期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R2为0.791,RMSE为0.059 kg。由此可见,相比单一的光谱模型和图像模型,图像信息和光谱信息融合之后,充分提高了光谱信息和图像信息的利用率,使模型的精度得以提高。     

开放光程FTIR光谱的葡萄品质劣变监测方法

前期的研究报道了红外光谱能够监测水果变质产生的挥发物质,其方法是将挥发物收集在气室中,利用多次反射的结构来增强光信号。实验中,我们使用开放光程傅里叶变换红外光谱法监测葡萄变质挥发物,尝试了主动和被动两种测量模式。根据红外光谱特征对葡萄品劣变过程中产生的挥发物进行了定性分析,并在研究中测量了葡萄储藏期间挥发物质的红外光谱特征的强度变化,并且根据这种变化规律建立了不同变质阶段的分类方法。此外,还尝试直接从原始光谱中分析挥发物质,证明了挥发物在原始光谱上仍然具有明显的光谱特征。这一研究证实了现场开放式傅里叶变换红外光谱法监测水果变质的可行性。开放光程傅里叶变换红外光谱法所具有的灵活使用性和非接触式在线测量的优点,使其有可能应用于大面积监测储藏中的水果变质问题,并具有进一步定位劣变源的潜力。