基于高光谱成像技术的面条中马铃薯全粉含量检测

为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数（R2C）为0.8653,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数（R2P）为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。     

葡萄酒发酵过程主要参数近红外光谱分析

用近红外光谱结合化学计量学方法对葡萄酒酒精发酵中葡萄糖、果糖、乙醇和甘油4个指标进行了定量分析,化学指标的测定采用高效液相色谱法.通过对近红外数据进行筛选、变量标准化等预处理,比较了主成分回归和偏最小二乘回归定量分析的模型质量,以决定系数、校正均方根误差、预测均方根误差为模型质量的评价指标.通过比较发现,对于葡萄糖和果糖,主成分回归与偏最小二乘回归的预测精度相当;对于乙醇,主成分回归预测结果较优;对于甘油,偏最小二乘回归的预测结果要优于主成分回归.主成分回归所采用的成分数要多于偏最小二乘回归,但二者都可以用于上述4种成分的定量分析,其预测精度也相近.     

醋糟有机基质含水率的可见/近红外光谱检测

以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品（69个）的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法（PLS）的醋糟基质含水率定量分析模型。结果表明,以滑动平均滤波（MAF）和一阶微分（FD）相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型（主成分数为5）对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差（RMSEC）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.0676和0.0715。因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法。     

苹果内部品质的CT成像结合傅里叶变换方法检测

通过对苹果的CT扫描灰度图像进行傅里叶变换,在变换后的频域图像中提取16个参数,并结合苹果的可溶性固形物质量分数、可滴定酸度、pH值和含水率,采用主成分回归和偏最小二乘回归的方法建立模型,预测苹果的内部品质。结果表明,采用主成分回归分析建立模型,主成分的累计贡献率选取99%的情况下,F检验的P均小于0.05,预测效果良好。采用偏最小二乘回归时潜变量的个数为12时,各模型的误差平方和最小,预测效果良好。对两个模型进行误差率验证表明主成分回归的模型略优于偏最小二乘回归模型。     

西瓜可溶性固形物含量近红外透射检测技术

设计的近红外透射式西瓜可溶性固形物含量（SSC）检测系统主要包括光纤光谱仪、光纤透射附件、数据采集卡以及自制光源。对50个麒麟瓜SSC进行了预测试验，采用主成分回归和偏最小二乘回归法分别建立了样品的原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱和SSC的预测模型，结果表明偏最小二乘回归法建立的模型具有较高的相关性，相关系数为0．951，均方根校正误差0．347，均方根预测误差0．302，样本真实值与预测值的相关系数为0．910。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测

为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法.利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型.结果表明:经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.934 2,校正均方根误差为0.665 N/cm2;预测样本相关系数rp为0.919 7,预测均方根误差为0.673 N/cm2.研究表明:模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度.     

基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测

为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法。利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型。结果表明：经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.9342,校正均方根误差为0.665N/cm2;预测样本相关系数rp为0.9197,预测均方根误差为0.673N/cm2。研究表明：模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度。     

利用可见―近红外光谱术无损检测牛奶中的三聚氰胺

初步探讨了利用可见―近红外光谱术检测牛奶中三聚氰胺的可行性及方法。通过往牛奶中掺入不同浓度三聚氰胺的方法,制备了165个样品,三聚氰胺浓度为0~1000ppm。利用光纤光谱仪采集样本的可见―近红外光谱,其光谱范围为350~1800nm。然后分别采用最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(IPLS)及联合区间偏最小二乘法(SIPLS)建立预测模型。比较实验结果表明:把光谱分为10个子区间,通过SIPLS方法,选出3个光谱子区间(4、7、9)联合建立的预测模型最优,其校正集和预测集得相关系数分别为0.9981和0.9946,校正集和预测集的均方根误差分别为0.1942和0.3299。因此,可见近红外光谱术结合联合区间偏最小二乘法能无损、快速的检测牛奶中的三聚氰胺。     

醋糟有机基质含水率的可见/近红外光谱检测

以醋糟有机基质为研究对象,采用便携式可见/近红外光谱仪采集了不同含水率基质样品(69个)的漫反射光谱,通过选择不同的光谱预处理方法并确定其主成分数,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的醋糟基质含水率定量分析模型.结果表明,以滑动平均滤波(MAF)和一阶微分(FD)相结合作为原始光谱的预处理方法所建立的模型(主成分数为5)对基质含水率的检测效果较好,其校正模型和预测模型决定系数分别为0.9930和0.9901,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0676和0.071 5.因此,可见/近红外光谱技术可以作为醋糟有机基质含水率快速检测的一种可靠方法.