近红外漫反射检测梨可溶性固形物SSC和硬度的研究

采用近红外漫反射光谱检测梨可溶性固形物(SSC)和硬度.采集梨的近红外漫反射光谱,光谱经梨的吸光度原始光谱、一阶微分和二阶微分预处理,分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法,建立了梨可溶性固形物(SSC)和硬度的定量预测数学模型.结果表明采用一阶微分结合偏最小二乘法的预测效果最好,可溶性固形物(SSC)和硬度定量数学校正模型的相关系数分别为0.9285和0.8478,均方根误差分别为0.4364°Birx和1.227.近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法用于评价梨可溶性同形物(SSC)和硬度是可行的.     

蜜瓜糖度透射光谱检测技术

采用便携式USB光纤光谱仪建立了蜜瓜糖度透射光谱检测系统,光源能量300W,光谱采集积分时间500ms,离散光谱累计采集次数为4次,光谱平滑采用厢车法,平滑点数为4点。利用该系统对140个非网纹类蜜瓜糖度进行了检测试验,采用经典最小二乘法(CLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归分析(PCR)和偏最小二乘法(PLS)对样品光谱和糖度的建模与预测结果表明,PLS法的建模与预测结果较好,相关系数r为0.857,均方根校正误差为0.655,均方根预测误差为0.838。     

苹果可溶性固形物近红外在线光谱变量优选

为简化近红外光谱模型,提高对苹果可溶性固形物含量的预测精度,将移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)与遗传算法、连续投影算法相结合优选特征变量,建立偏最小二乘回归校正模型。其中移动窗口偏最小二乘法和遗传算法相结合优选的36个光谱变量建立的校正模型预测结果最好,可以有效筛选近红外光谱特征波长,模型预测相关系数为0.90,模型的预测均方根误差为0.70°Brix。     

黄瓜叶片叶绿素含量近红外光谱无损检测

为了简化黄瓜叶片叶绿素光谱模型和提高模型预测精度,采用联合区间偏最小二乘法( SiPLS)结合净分析物法( NAS)提取近红外光谱的特征信息,建立了黄瓜叶片叶绿素光谱模型.收集了110片新鲜黄瓜叶片,用近红外光谱仪采集光谱数据后立刻用化学分析方法测定叶绿素含量.原始光谱经过SNV预处理和子区间总数优化后,将全光谱均匀划分为29个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在上述特征子区间的基础上,用净分析物法分离光谱中同叶绿素相关的光谱信息,并结合线性回归法建立了叶绿素光谱模型.模型对应的校正集相关系数Rc、校正均方根误差、预测集相关系数Rp和预测均方根误差分别为0.947 2、0.079 5 mg/g、0.925 0和0.090 6 mg/g.结果表明:联合区间偏最小二乘法结合净分析物法能够有效提取叶绿素的特征光谱信息,提高模型精度的同时降低其复杂度.     

赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测

为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。     

芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术

采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000～12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420～12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。     

苹果糖度近红外光谱小波去噪和iPLS建模

为了提高苹果近红外光谱糖度预测模型的精度,利用多尺度小波去噪法对苹果近红外光谱进行了预处理,并用改进后的间隔偏最小二乘法(iPLS)建立预测模型。应用结果表明,多尺度小波去噪法滤除了原始光谱中的部分噪声,但又保留了原光谱中的主要信息。运用间隔偏最小二乘法对预处理后的光谱建模,其校正时的相关系数rc和校正均方根误差RMSEC分别为0.9635和0.3026,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.9214和0.4113,主因子数为5个。结果表明,用多尺度小波去噪和间隔偏最小二乘法所建立的苹果糖度模型不但精度有所提高,而且更加简洁、数据运算量也更少。     

基于太赫兹光谱的土壤重金属铅含量检测初步研究

探索应用太赫兹时域光谱用于农田土壤重金属含量检测的机理和可行性,尝试发展一种新的检测方法和手段。研究了样品制备测量方法,确定了最佳的制备参数为：聚乙烯样品盒尺寸为35mm×3.5mm×35mm,中间空隙1.5mm;压片法样品质量220mg,2.5t压力;分别制作一定浓度梯度（30~900mg/kg）的含铅土壤样品30组,使用Z-2型太赫兹时域光谱仪采集相应的土壤样品太赫兹透射光谱数据,对光谱数据进行预处理,包括平滑处理、多元散射校正、基线校正,采用全谱-偏最小二乘法、区间-偏最小二乘法和遗传算法-偏最小二乘法建立土壤样品中重金属元素铅含量的定标模型并对预测集样本进行预测。实验结果表明,采用样品盒法制作土壤样品并且基于遗传算法进行特征波段选择、结合偏最小二乘法的建模效果最佳,含重金属铅的土壤样本模型的标定集和预测集的相关系数分别为0.86和0.81,标定均方根误差和预测均方根误差分别为23.55mg/kg和39.52mg/kg。本研究通过分析土壤样品的太赫兹透射光谱吸收系数与重金属元素铅含量的相关关系,建立了较好的预测模型。     

近红外光谱结合最小二乘支持向量机的脐橙叶片含水率无损检测

为了快速检测赣南脐橙果树叶片含水率,提出近红外光谱结合最小二乘支持向量机的快速检测方法。采用积分球漫反射方式采集叶片的近红外光谱,通过间隔偏最小二乘法从2 074个光谱变量中优选出345个变量作为建模的输入向量,分别建立最小二乘支持向量机和偏最小二乘校正模型。经比较,以径向基函数为核函数的最小二乘支持向量机模型预测结果最优,预测相关系数为0.942,预测均方根误差为2.7%,模型建立及预测时间为0.176s。实验结果表明近红外光谱结合最小二乘支持向量机的脐橙叶片含水率无损检测方法是可行的。     

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.     

基于CARS算法的脐橙可溶性固形物近红外在线检测

采用可见/近红外光谱在线检测装置进行赣南脐橙可溶性固形物含量在线检测模型优化研究。样品以5个/s的速度运动,采集可见/近红外漫透射光谱。光谱经过预处理后,分别应用向后区间偏最小二乘法（BiPLS）、遗传算法（GA）和正自适应加权算法（CARS）筛选特征变量,并通过外部验证评价PLS模型预测能力。一阶微分处理后经CARS筛选特征变量建立的PLS模型预测结果最优,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.94和0.42%。结果表明CARS算法可有效简化赣南脐橙可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测模型并提高模型的预测精度。     

苹果有效酸度的近红外漫反射无损检测

利用Matlab6．1分析了苹果有效酸度与漫反射原始光谱吸光度的相关关系，得出二者的最大相关系数为0．348，最小相关系数为0．004。结合偏最小二乘法，得出有效建模光谱波段范围在8475．61～8334．83cm^-1之间，交叉检验的最佳主因子维数为3，相关系数R为0．959，标准校正误差为0．076，标准预测误差为0．525，偏差为0．073。研究表明：利用近红外漫反射对水果有效酸度无损检测是可行的。     

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。     

鲜枣可溶性固形物可见/近红外光谱检测建模方法比较

对采摘于一枣园的180个壶瓶枣样本,随机分成150个样本校正集和30个样本预测集。用FieldSpec3光谱仪采集光谱,并进行多元散射校正(MSC)预处理,之后分别利用连续投影算法(SPA)和逐步回归法(SRA)提取特征波长,并结合光谱理论分析确定,再分别基于偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立壶瓶枣可溶性固形物含量预测的简化模型和全波段模型。结果表明,全波段PLS模型预测的相关系数和预测均方根误差分别为0.887 4和1.088 9,预测效果最好;建立的MSC-SPA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.799 0和1.407 8,建立的MSC-SRA-PLS模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.822 4和1.3851,与全波段的MSC-PLS相比,精度均降低;建立的MSC-SPA-LS-SVM模型预测的相关系数和均方根误差分别为0.796 3和1.145 8,与全波段的MSC-LS-SVM相比,精度提高;建立的MSC-SRA-LS-SVM模型预测精度很低,不适用。     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。     

水果糖度近红外光谱在线检测装置

采用短波近红外光谱仪,进行机械传送、光谱采集处理、自动控制等系统的设计和集成,研制水果糖度近红外光谱在线检测装置。在550~850nm范围,采用偏最小二乘法,建立了苹果糖度近红外光谱在线检测数学模型。经比较,标准正交校正和一阶导数处理后的光谱建立的数学模型预测效果最优,模型的相关系数为0.78,模型预测均方根误差为0.67°Brix。实验表明:水果糖度近红外光谱在线检测装置可准确地检测苹果糖度含量。     

近红外光谱仪快速检测甘蔗汁中蔗糖含量

为实现快速、便捷地检测甘蔗汁中蔗糖含量,以近红外微型光谱仪为技术支撑,以液相法为基础,采用偏最小二乘法（PLS）建立甘蔗汁蔗糖含量校正模型。结果表明,建立的PLS模型校正相关系数（R）、校正均方根误差（RMSEC）和验证均方根误差（RMSEP）分别为0.961 7、0.237和0.263,预测相对误差＜5%。      

运用近红外漫反射技术检测苹果内部品质

为了建立山东烟台富士苹果糖度和硬度的近红外光谱测定法,本实验应用光纤漫反射近红外光谱检测技术快速定量分析苹果的糖分含量和硬度。使用偏最小二乘法建立预测模型,样品糖分预测值和实测值之间的相关系数为0.97210,校正标准差(RMSEC)为0.363;样品硬度预测值和实测值的相关系数为0.95452,校正标准差(RMSEC)为0.594。通过本次试验研究表明,近红外光谱测定法能准确地对富士苹果糖分含量和硬度进行无损快速定量分析。