近红外光谱技术快速预测团头鲂新鲜度

采用近红外光谱技术和化学计量学方法,探究团头鲂新鲜度指标快速检测方法。选取不同的季节、产地、规格、贮藏时间的150个团头鲂样品,采集样品1 000～1 799 nm范围的近红外光谱数据,应用偏最小二乘法建立pH、TVB-N、TBA和K值的新鲜度指标定量分析模型,经不同光谱预处理方法优化和CARS挑选特征波长后,模型的相关系数分别为0.961、0.881、0.955和0.946,交叉验证均方根误差分别为0.049、1.659、0.047和2.558,模型具有较好的预测能力,为淡水鱼新鲜度快速无损检测提供了一种有效的方法。     

便携式近红外光谱仪检测红松籽中的水分含量

为了建立红松籽水分无损、快速检测,采用便携式近红外光谱仪在波长范围900~1 700 nm对红松籽的光谱信息进行采集和分析,建立红松籽水分的近红外预测模型。利用多种预处理方法优化模型,同时采用反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法实现特征波段的选取。结果表明,带壳红松籽光谱经矢量归一化预处理后构建的模型最优,松仁光谱经一阶导数预处理后构建的模型最优;波段筛选能够优化模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最优,其带壳红松籽和松仁水分模型校正集相关系数分别为0.864 1和0.907 8,验证集均方根误差分别为1.041 7和0.833 8。结果表明,经过优化后,模型的效果较好,能够实现红松籽水分无损检测,为带壳坚果的在线检测提供技术参考。     

近红外漫反射无损检测梨果糖度及pH值的研究

【目的】应用近红外漫反射光谱技术无损检测梨果的糖度和pH值。【方法】采集完整梨果的近红外漫反射光谱(350~1 800 nm),光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和多元散射校正预处理后,再分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法,建立梨果糖度和pH值的定量预测数学模型。【结果】采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,糖度和pH值定量预测数学模型的相关系数分别为0.928 5和0.858 4,均方根误差分别为0.436 4和0.120 5。【结论】近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的糖度和pH值。     

红松籽中脂肪的近红外光谱快速检测研究

采用近红外光谱分析方法对红松籽脂肪进行定量分析,建立红松籽脂肪的快速检测方法,利用多种预处理方法优化模型,同时采用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法实现特征波段的选取。结果表明,红松籽样本光谱经矢量归一化预处理后建立的模型最佳;波段优选能够提高模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最优,其红松籽脂肪模型校正集相关系数为0.889 2,验证集均方根误差为0.765 1。由此可知,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了红松籽脂肪快速、无损检测。     

生姜水分含量的可见-近红外光谱检测

近红外光谱技术具有简便、快速和无损检测等优点,应用可见-近红外光谱方法建立生姜水分含量(moisture content)的预测模型.利用可见-近红外光谱仪采集308个生姜的光谱,其光谱范围是350～1 800 nm.分别采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正交变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)4种方法对光谱进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS),分别在430～1 000 nm、1 000～1 800nm、430～1 800 nm 3个波段建立生姜水分含量的PLS预测模型.对实验结果进行分析表明,在波段范围430～1 800 nm使用一阶导数预处理方法建立的PLS模型最优.其验证组的相关系数为0.975 1,预测组的相关系数为0.959 7.结果表明,可见-近红外光谱可以准确、快速地对生姜的含水量进行检测.     

近红外光谱技术检测灵武长枣果肉硬度和贮藏时间

利用近红外光谱(400～1 000 nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用原始光谱建立灵武长枣贮藏时间的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,去趋势法(Detrend)为最优预处理方法;建立的Detrend-CARS-PLSR模型效果较好,果肉平均硬度校正集和预测集模型相关系数均为0. 868;果肉最大硬度校正集和预测集模型相关系数分别为0. 914、0. 849。建立的贮藏时间PLS-DA判别模型的校正集判别准确率为98%,预测集判别准确率为99%。说明,采用近红外光谱技术对灵武长枣贮藏过程中长枣果肉硬度和贮藏时间的快速预测具有可行性。     

近红外光谱法无损检测番茄可溶性固形物含量的研究

应用近红外漫反射光谱技术对番茄可溶性固形物含量进行了非破坏性检测分析,比较了10种不同的光谱预处理方法对偏最小二乘法(PLS)模型的影响.结果表明,常数偏移消除是适合建立近红外光谱法无损检测番茄可溶性固形物含量PLS模型的最优光谱预处理方法,最能反映番茄可溶性固形物含量信息的光谱波段为11998.9-5449.8cm-1和4601.3～4246.5 cm-1.用偏最小二乘法建立的定量分析模型,其预测值和实测值的相关系数为0.954,校正标准差为0.321%,预测标准差为0.475%.近红外漫反射光谱法可非破坏性分析番茄中可溶性固形物的含量.     

基于近红外光谱不同波段的红松木材含水率预测分析

运用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),对所采集光谱进行一阶导数和二阶导数处理,并对未处理原始光谱、一阶导数处理光谱和二阶导数处理光谱分别在7个不同波段范围内建立红松含水率预测模型.结果表明红松样本近红外光谱经一阶导数处理,波段在1 000～2 100nm范围内所建模型最优,其校正集相关性系数为0.992 5,校...     

鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱在线检测信息变量提取研究

利用可见/近红外光谱在线检测鸡蛋品质中的蛋白pH, 采用漫反射方式进行光谱采集.采用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)分别优化鸡蛋蛋白pH可见/近红外光谱的信息区间组合及筛选有效建模变量数.经过最优预处理方法一阶导数对光谱进行预处理校正后,BiPLS方法筛选的区间分隔最优数为25,对应信息区间为598.33~617.55 nm、636.63~655.58 nm、783.25~800.72 nm和852.24~885.82 nm.利用MC-UVE方法筛选出来的最佳建模变量数为250个,BiPLS模型的Rp为0.827和RMSEP值为0.094;MC-UVE-PLS模型的Rp为0.833和RMSEP值为0.086.结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度.     

基于近红外光谱法的水稻秸秆可溶性糖快速检测

采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模型效果最优,校正集实测值与预测值之间的决定系数R2C达到0.880 6,交互验证决定系数(R2CV)和验证集决定系数(R2V)分别为0.771 1、0.857 8,均方根差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.318%、0.440%、0.404%,校正集相对分析误差(RPDC)和验证集相对分析误差(RPDV)均大于2.5。结果表明,采用近红外光谱法建立的PLS模型基本可以实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。     

不同减菌方式对冰温贮藏草鱼片品质的影响

分别采用紫外线照射、臭氧杀菌和柠檬酸淋洗3种方式处理草鱼片,然后在冰温(-0.7℃)下贮藏,考察了3种处理方式对草鱼片总菌数、挥发性盐基氮(TVB-N)、硫代巴比妥酸(TBA)值、pH值、总酸度和感官质量的影响。结果表明:与对照组相比,3种处理方式均能抑制细菌生长,延缓蛋白质腐败,其中以臭氧杀菌处理效果最好。由蛋白质腐败指标TVB-N值到达一级鲜度预测草鱼片货架期,臭氧杀菌、柠檬酸淋洗和紫外线照射处理后的货架期分别为15、10和9d。     

基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型

[目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集,并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理,最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间,利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳,其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259,预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高。     

基于可见/近红外漫反射光谱的土壤有机质含量估算方法研究

为研究不同土壤颗粒粒径对可见/近红外光谱分析技术在土壤有机质含量快速检测应用中的影响,获取粒径为0.169～2 mm和＜0.169 mm的2种土壤样本(各53个)的可见/近红外光谱(325～1075 nm),分别建立各自的主成分-反向传播神经网络(PCA-BPNN)、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘法(PLS)土壤有机质含量检测模型.结果表明:当土壤粒径为0.169～2 mm时,所建立模型的土壤有机质含量预测相关系数r均在0.84以上,且预测均方根误差(RMSEP)都在0.20以下;而当土壤粒径＜0.169 mm时,所建立模型的预测相关系数r均不超过0.71.而RMSEP都在0.23以上;对于相同粒径的土壤,PLS模型对土壤有机质含量的预测效果优于LS-SVM和PCA-BPNN模型.说明不同土壤颗粒粒径会显著影响可见/近红外光谱对于土壤有机质含量的预测结果.     

蒙古栎木材MOR与MOE的近红外光谱预测模型分析

蒙古栎是重要的结构用材,对其抗弯强度(MOR)与抗弯弹性模量(MOE)进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材MOR与MOE的快速无损检测,以900~1 700 nm的便携式近红外光谱仪为检测手段,提出一阶导数与S-G卷积平滑处理相结合的数据预处理方法,采用木材径切面与弦切面2个切面近红外光谱的平均值作为建模数据,利用Isomap-PLS算法建立预测模型估计木材的MOR、MOE。试验采用135个300 mm20 mm20 mm的无疵小试样为样本,其中90个组成校正集,45个组成预测集。结果表明:一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰,S-G卷积处理能滤除高频噪声;采用径切面与弦切面光谱的平均值,比采用单一切面建模效果好,校正相关系数大,校正标准误差小;Isomap-PLS模型优于PLS、iPLS、MWPLS、CSMWPLS、BiPLS、LLE-PLS模型,MOR预测相关系数为0.89,预测标准误差(SEP)为11.43,相对分析误差(RPD)为2.552.5;MOE预测相关系数为0.88,SEP为2.73,RPD为2.582.5。可见,所建近红外模型可以完成蒙古栎无疵木材快速有效的无损检测。      

基于近红外光谱法预测杨木的综纤维素含量

为快速测定人工林杨木的综纤维素含量,按国家标准测定了42 个杨木木材样品的综纤维素含量,并用近红 外光谱仪测定相应的光谱。在350 ~ 2 500、1 300 ~ 2 050、2 050 ~ 2 500 nm 3 个不同的光谱区域,采用未处理、 Baseline、一阶导数、二阶导数等光谱预处理方法,再用PLS1、PLS2、PCR 3 种不同建模方法建立相应的校正模型与 交互验证模型。结果表明:当光谱区域为1 300 ~2 050 nm、光谱数据未进行预处理、采用PLS1 的建模方法、主成分 数为8 时,建立的校正模型有最佳预测效果;采用建立的模型对未参与建模的样本进行预测,预测结果与实测结果 间的相关系数为0.818 8。      

应用近红外光谱和小波网络构建的木材基本密度预测模型

以柞木为研究对象,将120个样本以2∶1的比例分为校正集和预测集,80个校正集,40个预测集;使用900~1 700 nm的近红外光谱仪,获取样本径切面的近红外光谱数据;采用蒙特卡洛采样法剔除奇异样本,采用多元散射校正和S-G平滑对光谱数据进行预处理,消除光谱漂移、表面散射和噪声的影响;通过Bi PLS-SPA算法对特征波长进行提取,构建小波神经网络模型,预测柞木基本密度;将建模方法与常用的偏最小二乘(PLS)和BP神经网络进行了对比,验证小波网络的有效性。结果表明:小波神经网络对预测集样本验证结果更好,相关系数为0.968,预测均方根误差为0.014 4。     

近红外反射光谱法测定厚朴酚类物质

为了建立厚朴Magnolia officinalis药材品质快速有效的评价方法,采用近红外反射光谱技术测定厚朴酚及和厚朴酚的质量分数。通过在全波长条件下,运用不同数学预处理、光谱散射校正和统计方法对来发展定标回归方程,其中统计方法包括偏最小二乘法(PLS)、修正的偏最小二乘法回归分析法(MPLS)和主成分回归法(PCR)。在对比分析的基础上,得到最佳的数学方法为"3,6,6,1"组合,光谱散射校正方法为SNV D或SNV,统计方法为MPLS,厚朴酚类物质的定标决定系数RSQ均达到了0.97以上。该定标模型的外部独立检验相关系数也均达0.95以上。用近红外反射光谱技术测定厚朴药材酚类物质质量分数具有与化学法相近的准确性,可在实践中应用。图2表5参11     

基于BiPLS-CARS-PLS的哈密瓜冠层叶片SPAD值反演建模

利用光谱技术对大田哈密瓜冠层叶片叶绿素含量定量估测,可为田间水肥调控以及田间管理提供理论依据。本实验在剔除噪音后的378 nm到1 115 nm光谱的基础上采用多元散射校正、标准正态变量相交、标准化、Savitzky-Golay卷积平滑法、归一化、移动平均平滑等方法对原始光谱数据进行预处理,然后采用特征区间选择与特征波长选择相结合的方法实现数据降维和简化模型,并建立偏最小二乘和极限学习机的回归模型。结果表明,多元散射校正预处理效果最佳,在此基础上,利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)相结合共筛选出13个特征波长,将其作为模型的输入变量,由偏最小二乘法(PLS)建立的模型效果最优,其预测集的相关系数R_p和均方根误差RMSEP分别为0.942 4与1.006 2。因此,采用BiPLS与 CARS结合PLS建立的光谱定量分析模型,可实现对哈密瓜冠层叶片叶绿素含量的定量估测。     

偏最小二乘-紫外分光光度法同时测定水中酚类化合物

[目的]对吸收光谱严重重叠的邻苯二酚、间苯二酚、邻苯三酚和间苯三酚四组分体系同时测定方法进行研究.[方法]按正交设计表L9(34)配制9组不同浓度组成的邻苯二酚、间苯二酚、邻苯三酚和间苯三酚标准混合溶液,弱酸性条件下,波长240～290 nm,每隔1 nm测定四组分体系的吸光度,建立偏最小二乘法测定四组分的校正模型,同时测定模拟混合样和水样中四组分的含量.[结果]邻苯二酚、间苯二酚、邻苯三酚和间苯三酚四组分在模拟混合样中绝大部分分析结果的相对预报误差(RPEs)在允许范围内.[结论]偏最小二乘法测定邻苯二酚、间苯二酚、邻苯三酚和间苯三酚四组分,测量体系稳定,结果可靠,提供了一种新的测量途径.