基于近红外光谱与图像识别技术融合的烟叶成熟度的判别

为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法：利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。     

近红外光谱定量和定性分析技术在鲜食葡萄果实无损检测中的应用

选取10种不同鲜食葡萄品种、3个不同成熟期和1种病害的果实共计188个葡萄果实样品,并采集果实样品的近红外光谱。建立了以葡萄果实的总酚、总糖、果糖、蔗糖和可溶性固形物为指标的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,模型的可信度较高,除少数指标的相关系数在0.77~0.89,其余指标均在0.90以上,均方根误差在0.022~1.410。结合主成分分析法,对谱区为4 119.20~9 881.46 cm^-1的光谱建立了区分葡萄果实品种、成熟度和是否受病害的判别分析(DA)模型,模型的正识率依次为92.11%、88.89%和96.15%。研究表明,近红外检测技术可用于鲜食葡萄果实的5个主要内含物的定量分析以及果实品种、果实成熟度和有病虫害的二次果进行的定性识别。     

霉变出芽花生的近红外光谱无损检测研究

为了能够客观、快速、无损、便捷地检测花生仁霉变和出芽,研究了一种基于傅里叶变换近红外光谱技术和K最近邻（KNN）模式识别方法的霉变和出芽花生识别方法。依据花生的感官特征和前人研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、重度霉变和发芽四类,采用傅里叶变换近红外光谱仪的积分球漫反射方法采集花生光谱（波段4 000~10 000 cm-1）。利用二阶导数算法进行光谱预处理,建立联合区间偏最小二乘（Si-PLS）识别模型,并得到特征光谱区间。然后在特征光谱区间的基础上运用主成分分析进行数据空间降维,最后建立KNN识别模型。KNN模型训练集与预测集识别率均为98.84%,表明应用近红外光谱技术和KNN法检测霉变和出芽花生效果良好,具有可行性。     

可见/近红外光谱技术识别树叶树种的研究

探索使用可见/近红外光谱技术识别树叶树种的可行性,为野外可见/近红外光谱技术用于树种识别提供方法。本试验识别了9个树种,测试了光谱预处理方法、识别方法对可见/近红外光谱识别的准确率的影响。对9种阔叶树种共46棵树,分别采用距离法和PLS-DA建立识别模型,比较不同波段和导数预处理方法对模型预测效果的影响。结果表明,使用距离法对原始光谱进行识别时,识别准确率<50%,不能够有效识别树叶树种。使用距离法对预处理后的光谱进行识别时,识别准确率为近红外350～2 500nm(99.16%)>350～1 000nm(88.05%)>1 000～2 500nm(81.24%),且任意单个树种的识别准确率都>98%,能够有效识别树叶树种。使用偏最小二乘法(PLS-DA)结合单列识别变量矩阵时,识别准确率高达100%,识别模型的相关系数为0.993 6,RMSEC为0.120,RMSEP为0.144,但只能成功识别4种树叶树种,当树叶种数>4时,预测模型的识别准确率陡降。使用偏最小二乘法(PLS-DA)结合多列识别变量矩阵对9种树叶的识别准确率高达99.58%,识别模型的相关系数为0.888 6～0.956 9,RMSEC为0.084 5～0.15,RMSEP为0.088 7～0.155。本试验为可见/近红外光谱技术快速识别树种提供了一种新的方法和思路。     

江西烤烟淀粉近红外检测模型的建立

【目的】传统的碘显色法检测淀粉含量需要复杂耗时的前处理和实验准备,近红外检测手段不仅 操作简单、检测快速,且不损耗试剂、样品、标准品,大大降低了检测成本,旨在以江西烤烟样品为依托,建 立一种适用于江西烤烟的淀粉近红外检测模型。【方法】收集了来自江西 21 个区县共 650 个烤烟样品的近红外 光谱和对应的连续流动分析仪检测数据（碘显色法）,将光谱数据和化学分析数据一一对应,使用不同的回归 方法和数据处理方法进行建模,通过比较它们的均方根误差和相关系数确定最佳的模型参数。【结果】建立了 适用于江西烤烟的淀粉含量预报模型,校正均方根误差和预测均方根误差分别达到 0.407、0.490,相关系数为 96.52%,并用外部样品对模型进行了验证,95% 的样品误差在 10% 以内。【结论】该模型可用于快速检测江西 烤烟样品中的淀粉含量,并可在一定程度上取代传统的碘显色测淀粉法,降低了检测成本,提高了分析效率。     

利用高光谱微分方法检测苹果轻微损伤

为快速有效检测不同品种苹果轻微损伤,以‘金冠’、‘花牛’、‘富士’和青苹果各54个轻微损伤果为研究对象,采用高光谱图像技术获得各个苹果可见-近红外(400~1 000nm)波段的图像,结合光谱微分技术选取波谷的9个波长(556、617、664、706、763、832、880、906、938nm)为特征波长,然后基于特征波长进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)变换,筛选出苹果轻微损伤的特征图像并通过阈值分割、形态学运算等方法识别苹果轻微损伤部位。结果表明,该方法识别‘金冠’、‘花牛’、‘富士’和青苹果轻微损伤部位的准确率分别为92.6%、88.9%、85.2%、85.2%。由此可见,利用高光谱微分方法可以快速有效地检测不同品种的苹果轻微损伤,且苹果的颜色越深、硬度越大、纹理越杂乱,检测精度越低。     

基于近红外漫反射光谱和化学计量学方法的晒红烟常规化学指标的快速测定

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱仪测定了138个晒红烟样品的近红外光谱,采用化学计量学方法去除7个异常值,运用K–S算法,将131个晒红烟样品分为校正集样品和预测集样品;采用偏最小二乘法,把烟叶光谱值与化学分析法测得的常规化学指标值建立定量模型,定量分析了晒红烟的总氯、总氮、总植物碱、总钾、总糖、还原糖和蛋白质含量;运用光谱预处理方法以及变量筛选方法提高模型的准确性。结果表明,近红外法测定的结果与常规方法测定的结果一致,模型的相关系数均大于0.90,可快速测定晒红烟样品的常规化学指标。     

基于可见光-近红外光谱技术的烤烟品种鉴别研究

提出了一种使用可见光-近红外光谱技术快速、无损鉴别烤烟品种的新方法。应用可见光-近红外光谱技术,采集获得4个不同烤烟品种的160个样本光谱特征曲线,选取全波段光谱(350~2 500 nm)经Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和标准正态变换优化处理,建立了烤烟品种的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,该模型校正及验证结果与样本分类变量的决定系数R2大于0.971,校准均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)均低于0.096,模型对验证集中40个未知的烤烟品种样本的正确识别率均达到100%。该方法具有很好的分类和鉴别效果,说明应用可见光-近红外光谱技术结合PLS-DA可以用来对烤烟品种进行鉴别。     

基于近红外光谱与 KPCA-SVM鉴别淡水鱼肉

为实现淡水鱼品种的快速鉴别,采用近红外光谱分析技术建立7种淡水鱼鲜肉的快速鉴别模型。试验采集了鲢、草鱼、乌鳢、鲫、鲤、青鱼、鳙7种淡水鱼共772个鲜鱼肉样品的近红外光谱数据,分别考察标准正态变换(standard normalized variate,SNV)、多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)的预处理方法及核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法对支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型的影响。结果显示,经SNV预处理和KPCA提取特征变量后,对未知样品的整体正确判别率达到92.68%。因此,采用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建SVM模型可以实现淡水鱼品种的快速鉴别。     

10种樟科植物的便携式近红外光谱技术识别方法

为了探究便携式近红外光谱仪识别樟科植物的能力,利用该仪器采集10种樟科植物叶片的近红外光谱信息,建立便携式近红外光谱识别模型。以樟科樟属的普陀樟、银木,润楠属的滇润楠、刨花楠、红楠,楠属的闽楠、桢楠、白楠、紫楠、浙江楠10种植物为研究对象,运用便携式近红外光谱仪采集其叶片光谱,经主成分分析、光谱预处理、光谱匹配等步骤,初步建立5种楠属植物便携式近红外光谱识别模型。依次将3种润楠属和2种樟属植物叶片光谱信息加入模型,对模型进行升级和扩充,最终建立3个模型,分别记为：模型1（闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠）、模型2（闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠-刨花楠-滇润楠-红楠）和模型3（闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠-刨花楠-滇润楠-红楠-普陀樟-银木）,以此探究便携式近红外光谱分析技术识别10种樟科植物的能力。利用不同参数设置下的Savitzky-Golay平滑求导法和Normalize Range归一化范围预处理后所建模型均具备较好的性能,识别率分别达到99.65%、99.34%和99.71%。利用未知样品检验模型的识别效果,模型1、模型2和模型3对未知样品的识别率分别为98%、97.5%和99%。结果说明便携式近红外光谱技术能够成功识别10种樟科植物,为樟科植物识别技术提供了一种新方法。     

板栗新品种‘燕宽’的选育及其配套栽培技术研究

‘燕宽’是从实生燕山板栗中选出的早熟新品种。坚果综合性状优良,平均单粒重8.30 g,含水量50.50%,可溶性糖含量19.50%,淀粉含量48.50%,蛋白质含量6.05%;果肉糯性,口感细腻,风味香甜,适宜炒食;9月上旬成熟。该品种丰产性强,耐瘠薄,适应性强,抗寒性尤其明显,适合我国北方燕山板栗栽培区的山地、丘陵栽培。     

10种壳斗科植物果实主要营养成分比较分析

于10月30日采摘10种壳斗科植物的果实,并测定其果实的含水率和种子(种仁)中总脂肪、蛋白质、还原糖、淀粉、果胶的含量,结果表明:(1)这10种壳斗科植物果实中种子淀粉含量与还原性糖的含量具有相似的规律,即甜槠>茅栗>苦槠>锥栗>红钩栲>多穗柯>华南石栎>青冈>长柄水>细叶青冈;而且甜槠、茅栗、苦槠、锥栗的果实中蛋白质含量都比较高,因此这4个树种的果实作为木本淀粉类资源具有较大的开发价值.(2)脂肪的含量没有明显的规律,其中青冈果实中种子脂肪含量最高,多穗柯最低;果胶含量的变化也没有明显的规律,其中以苦槠果实的种子果胶含量最高,锥栗最低.(3)果实的水分含量分析表明,茅栗、锥栗的果实水分含量都比较高,口感好.     

Q弹切糕的研制及其质构分析

【目的】 获得Q弹切糕的最佳配方,为切糕新产品的研发提供思路和参考。【方法】 以核桃、葡萄干等为主要制作原料,辅以低筋粉、玉米淀粉、可可粉、鸡蛋、细砂糖等,采用单因素试验和正交试验,通过质构和感官品质分析,研究Q弹切糕的最佳配方。【结果】 影响Q弹切糕弹性和感官评分的主次因素依次为可可粉添加量>低筋粉与玉米淀粉配比>糖添加量>干坚果添加量。最佳配方为低筋粉和玉米淀粉适宜比例为7∶3,可可粉添加量为15 g,糖添加量均为40 g,干坚果添加量为150 g,制作的Q弹切糕感官评分最高。【结论】 Q弹切糕与市售传统切糕相比,具有质地柔软、弹性十足、含糖量低、口感独特等特点。     

锥栗种内表型性状变异的研究

对福建、浙江、湖南等地67个锥栗种质的41个果实经济性状指标和植物学形态特征进行了系统的调查观测,分析了坚果的营养成分。结果表明锥栗种内变异丰富,各项性状指标差异大,特别是在栗苞、坚果大小,连续结果能力,雌雄花比,坚果蛋白质、可溶性糖、粗脂肪、氨基酸含量及组成等营养成分及贮藏性等指标上,高低间可相差2~4倍,坚果的风味品质上也有明显差异。     

板栗新品种燕兴的选育及其栽培技术研究

燕兴为实生选优获得的抗寒性燕山板栗新品种。该品种综合性状优良,丰产、优质、早实、耐旱、耐瘠薄,适应性强,尤其抗寒性表现突出。坚果商品性好,单果重8．20g,可溶性糖含量22．23％,淀粉含量52．90％;果肉细腻,糯性强,适宜炒食;平均每苞含坚果2．70粒;在河北地区9月中旬成熟,尤其适合我国北方板栗栽培临界区的山地和丘陵种植。     

微波处理对板栗品质的影响

以信阳产茅栗(Castanea sequiniiDode)、油栗(Castanea mollissinaBL.)、嫁接栗(EngraftedCastanea mollissimasp.)3个品种的板栗坚果为材料,分别对其进行5种不同条件的微波处理,并对其贮藏品质及营养品质进行测定.结果表明:微波处理后板栗的腐烂率有不同程度的改变,虫蛀率普遍下降,栗果水分含量普遍降低,而对板栗果仁蛋白质、还原糖、粗脂肪、灰分含量的影响不大.在微波处理功率240 W、处理时间40 s的组合条件下,对板栗品质影响较小.     

12个苜蓿品种根部非结构性碳水化合物含量的季节性变化

研究不同紫花苜蓿品种晚秋和早春时期根部非结构性碳水化合物含量的季节变化动态,以期为当地紫花苜蓿推广应用提供理论依据。以国内外12个紫花苜蓿品种为试验材料,通过测定其在晚秋和早春时期根部可溶性糖、还原糖、总糖和淀粉含量,对不同紫花苜蓿品种抗寒生理特性进行了比较研究。结果表明,秋季和春季不同苜蓿品种根部可溶性糖、还原糖和总糖含量以及可溶性糖/淀粉值差异显著(P0.05),淀粉含量在秋季差异显著(P0.05),春季差异不显著(P0.05)。从晚秋至翌年早春,不同苜蓿品种根部非结构性碳水化合物含量下降幅度差异较大,可溶性糖含量下降率为8.71%~41.43%,淀粉下降率为51.21%~79.37%,还原糖下降率为17.47%~56.16%,总糖下降率为26.10%~48.78%。聚类分析可将12个苜蓿品种分为三类:第一类为根部低淀粉含量类,包含M1和M8号二个品种,淀粉含量低于3.0%;第二类为根部高淀粉含量类,包含M3、M4、M6、M7和M11号五个品种,淀粉含量在3.91%~4.82%之间;第三类为根部高可溶性糖含量类,包括M2、M5、M9、M10、M12五个品种,可溶性糖含量在8.0%以上,淀粉含量在3.0%~4.0%之间。     

建瓯龙村乡锥栗农家品种的调查

通过调查福建省建瓯市龙村乡栽培的锥栗品种类型的分布范围、形态特征、适应性、生长、结实、产量等性状，筛选出麦塞仔、白露仔、嫁接毛榛等优良主栽地方品种．     

锥栗果实营养成分分析与品质的模糊评判

对福建建瓯9个锥栗主栽品种黄榛、乌壳长芒、油榛、白露仔、薄壳仔等的果实进行营养成分分析.结果表明,其果实营养成分均以淀粉、糖类为主,并含有较丰富的蛋白质、脂肪、纤维、维生素C和Ca、K、Mg,Mn等矿质元素;品种间多项含量值差异明显,并依据10个营养指标对其营养品质作出了初步评价.