近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量研究

为了实现对草莓内部可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)客观、准确、快速和无损检测,采用近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法采样(CARS)变量选择以及多变量校正分析的测定方法。164个草莓样本被分成校正集(123个)和预测集(41个)。基于全光谱数据,通过CARS算法获得了可以表征原始光谱信息的117个特征光谱变量。全光谱变量和特征光谱变量分别作为输入构建了偏最小二乘回归PLS和多元线性回归MLR模型,通过比较3类模型发现,基于特征光谱的PLS模型(即CARS-PLS模型)对草莓内部可溶性固形物含量测定性能最优,针对预测集样本,模型预测相关系数r_P和均方跟误差RMSEP分别为0.950 9和0.335 2。     

散叶堆积烘烤过程中烘烤环境与烟叶质体色素的灰色典型相关分析

为研究散叶堆积烘烤过程中烘烤环境的控制对烟叶质体色素降解转化的影响,对烘烤过程中样品的叶绿素a含量、叶绿素b含量、类胡萝卜素含量与取样时的干球温度、湿球温度、相对湿度、叶温进行灰色典型相关分析.结果表明,烘烤过程烘烤参量对质体色素的降解转化影响程度表现为类胡萝卜素＞叶绿素a＞叶绿素b,温度对类胡萝卜素降解转化影响最大,烤房内的相对湿度对叶绿素a含量与叶绿素b含量的影响最大.可见,散叶堆积烘烤过程中可以通过控制一定的温度和湿度具体调节叶绿素和类胡萝卜素的转化降解,进而提高烟叶的烘烤质量.     

基于色度学的密集烘烤过程中烟叶主要化学成分变化模型研究

【目的】建立烤烟烘烤过程中烟叶颜色参数与含水量和化学成分关系模型,以控制烟叶烘烤过程中的物质变化和水分散失,为优化密集烘烤工艺和提高烟叶质量特色提供参考。【方法】以烤烟NC89上部叶为试验材料,采用河南农业大学设计的电热式温湿度自控密集烤烟箱,按照烤烟"三段式烘烤工艺"进行烘烤,研究烘烤过程中烟叶亮度值(L)、红度值(a)、黄度值(b)、色相角(H°)、色泽比(H)、饱和度(C)和色差值(ΔE)的变化规律及其与烟叶主要化学成分和含水量的关系。【结果】烘烤过程中,烟叶正面与背面各颜色参数的变化规律基本一致,且各颜色参数均在开烤至42℃末时变化剧烈,42℃之后变化幅度减小。相关分析表明,烘烤过程中烟叶内的主要化学成分与各颜色参数之间具有良好的相关性,其中叶绿素、类胡萝卜素、淀粉和蛋白质含量与各颜色参数间相关性较好,且大部分呈显著或极显著相关,而类胡萝卜素/叶绿素、含水量与其相关性略差。烘烤过程中烟叶叶绿素、类胡萝卜素、淀粉和蛋白质含量预测的平均相对误差分别为8.67%,8.71%,8.27%和1.47%,各模型预测精度均较高,而类胡萝卜素/叶绿素和含水量模型预测精度略差。【结论】通过色差计量化分析密集烘烤过程中的烟叶颜色参数,可以快速、准确预测烟叶主要化学成分的变化,实现烟叶烘烤过程中化学成分的实时监测。     

基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别

为了探索一种快速有效的烤烟烟叶产地鉴别方法,利用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对烤烟烟叶的产地进行了判别。选择云南、湖北、河南三地不同等级烤烟烟叶作为研究对象,对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)预处理后再进行主成分分析,选择4～12个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp≥0.990 7,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.755 1和1.737 3,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,基于LS-SVM的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。     

烤烟密集烘烤过程中色素及主要致香成分含量的变化

为探讨烤烟密集烘烤过程中主要香气物质及香气重要前体物质体色素的变化规律,以改善和提高烤后烟叶香气质量,分别采用分光光度法、气相色谱法对鲜烟叶和烘烤过程中烟叶质体色素、主要致香成分进行检测与分析。结果表明:密集烘烤过程中,叶绿素较类胡萝卜素降解快且彻底,色素中类胡萝卜素占的比例逐渐上升,烘烤后期达到80%以上。致香物质中叶绿素降解产物总量变化是"先升后降",最大值出现在45℃,其中新植二烯含量明显最高且所占比例变化不大;类胡萝卜素降解产物总量、类西柏烷类致香物质和美拉德反应产物总量的变化整体上都呈上升趋势;苯丙氨酸类致香物质含量变化呈倒"V"字型,其变化趋势与致香成分总量和叶绿素降解产物总量相似。     

利用近红外光谱法测定玉米籽粒含油量的研究

用近红外光谱(NIRS)分析技术和偏最小二乘法(PLS)建立了玉米籽粒含油量分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明,定标集、检验集的预测值与化学测定值间均呈极显著正相关,相关系数分别为0.958和0.957,定标标准差和预测标准差分别为0.757和0.745。利用该技术能测定玉米籽粒含油量。     

基于GA-LSSVM的苹果糖度近红外光谱检测

【目的】结合遗传算法和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM),优化苹果糖度近红外光谱检测的数学模型,提高模型的检测精度和稳定性。【方法】在GA-LSSVM模型建立过程中,采用遗传算法自动获取最小二乘支持向量机的最优参数。【结果】相比于偏最小二乘法(PLS)、传统最小二乘支持向量机(LSSVM)和遗传偏最小二乘法(GA-PLS)数学模型,GA-LSSVM法建立的模型预测效果最优,模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.32°Brix。【结论】GA和LSSVM相结合的优化方法在提高苹果糖度近红外光谱检测精度和稳定性方面是可行的。     

基于激光诱导击穿光谱和偏最小二乘法的脐橙中铜含量预测研究

为研究激光诱导击穿光谱检测水果中重金属元素的应用,将激光诱导击穿光谱技术和化学计量学相结合分析脐橙中铜元素的含量。通过偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(i PLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)优化建模区域,建立了经过标准正态变换(SNV)校正后光谱的铜含量分析模型。实验结果表明,后两种改进的偏最小二乘法建立的预测效果模型明显优于全波长(320~340 nm)PLS模型,并且当采用si PLS将光谱划分为25个子区间划分,选择其中5、14、16、22四个子区间时建立的si PLS模型效果最佳,其校正集相关系数r和交互验证误差(RMSEC)分别为0.988 3和5.61μg/g,预测集相关系数r和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.979 2和8.62μg/g。研究为进一步实现水果中痕量重金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考。     

基于高光谱成像技术的油菜SPAD值空间分布预测及最佳测量叶位

采集不同氮素处理水平下的油菜植株不同叶位和叶片部位的高光谱数据、SPAD值和叶绿素含量实测值,在筛选原始高光谱数据预处理方法的基础上,比较基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型和最小二乘-支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SPAD预测模型。结果表明,基于标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)预处理方法的LS-SVM模型(SNV-LS-SVM)为最佳高光谱-SPAD预测模型,可准确预测油菜叶片SPAD值空间分布和可视化结果。基于SPAD空间分布结果提取不同叶位和叶片部位的SPAD值,将其与对应植株和叶片位置的实测叶绿素含量进行相关性分析,结果显示,油菜SPAD值最佳测量叶位为顶四叶的顶部。     

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。     

基于偏最小二乘法和深度学习的近红外糖度预测

为准确预测苹果糖度,基于傅里叶变换近红外光谱、偏最小二乘法和深度学习技术,建立了不同的苹果糖度预测模型.使用傅里叶变换近红外光谱仪和折光仪采集160个苹果的光谱与糖度信息,建立不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(Partial least square,PLS)模型,通过常用的竞争性自适应重加权算法减少PLS模型计算量,对比得到最好的PLS模型预测精度;使用深度学习的MobileNetV2网络构建苹果糖度预测模型,调整最适合的模型构建参数.试验结果表明:经过标准正态变量变换(Standard normal variate,SNV)光谱预处理的PLS模型预测精度最高,其预测模型相关系数(Rp)为0.9333、均方根误差(RMSEP)为0.4765°Brix,特征波长筛选可减少计算量,但会使预测模型精度稍微下降;经过数据增强处理的MobileNetV2模型可以获得一定的糖度预测精度,其Rp为0.8431、RMSEP为0.8984°Brix.结果 表明,基于深度学习的MobileNetV2网络结构训练得到的糖度预测模型具有一定的可行性,但SNV预处理的全波段PLS模型精度最高,PLS建模依然是小批量样本建模简单高效的方法.     

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.     

成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测

【目的】研究成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测技术,为及时、准确地掌握成熟期梨果实的内部品质特性及田间管理、适时采收、合理储藏提供依据。【方法】基于近红外漫反射光谱检测技术分别建立了成熟期砀山酥梨可溶性固形物含量的偏最小二乘(PLS)、广义回归神经网络(GRNN)和偏最小二乘支持向量机动态预测模型(LSSVM),并综合评价了无信息变量消除法(UVE)优选有效特征波数对于简化模型、提高预测性能的影响。【结果】UVE算法能够很好地提高建模效率、有效改善GRNN和LSSVM模型预测精度,而对PLS分析模型效果不明显。3种模型中,LSSVM模型比GRNN和PLS模型具有明显优势,其中UVE-LSSVM模型具有最佳预测精度和适用性,其校正相关系数(Rc)为0.988,校正均方根误差(RMSEC)为0.074,预测相关系数(Rp)为0.922,预测均方根误差(RMSEP)为0.162。【结论】基于近红外光谱技术的UVE-LSSVM模型可用于成熟期梨可溶性固形物含量的无损检测。     

基于光谱技术的土壤快速分类方法研究

针对浙江省4种典型土壤,研究应用可见-近红外光谱、近红外光谱和中红外光谱3个波段范围进行土壤快速分类的方法.在获取光谱信息的基础上,采用不同光谱建模方法以提高检测精度,简化分析计算;并分别采用主成分分析结合人工神经网络(PCA-ANN/BP)、偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘法结合人工神经网络(PLS-ANN)3种方法进行建模.结果表明:中红外光谱波段对土壤分类的效果不理想,而可见-近红外光谱、近红外光谱波段均能较好地进行土壤分类;在可见-近红外波段,PLS-ANN模型对土壤的分类效果优于PCA-ANN/BP和PLS模型,为土壤快速准确分类提供了一种简便可行的方法.     

烘烤过程中烟叶色度信号值与主要化学成分的关系

为了用色度信号设备在线监测烟叶烘烤进程,采用相关性分析和回归分析法,研究烘烤过程中烟叶色度信号值的变化规律及其与主要化学成分的关系。结果表明,色度信号值在烟叶烘烤过程中逐渐增大并在54℃末～68℃末之间逐渐趋于稳定;相关性分析表明,色度信号值与颜色参数亮度值(L)、红度值(a)、黄度值(b)、色泽比(H)、色相角(H°)、饱和度(C)和烟叶化学成分中的叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、总糖、还原糖、淀粉、烟碱、总氮、蛋白质含量和叶片含水率有很强的相关性;回归分析表明,色度信号值与化学成分模型拟合度较好;对回归模型验证可知,叶绿素b、类胡萝卜素、总糖、淀粉含量相对误差分别为14.66%、12.33%、11.61%、15.57%,预测精度较高。色度信号监测设备可以实现烟叶烘烤进程的在线监测,为提高烟叶品质提供科学的数据支撑。     

橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型研究

【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。     

甜柚叶绿素含量高光谱无损检测模型

目的 为监测甜柚Citrus maxima果树生长健康状况及预测甜柚产量,以赣州南康地区一片甜柚果园为研究对象,建立甜柚叶片叶绿素含量检测模型。方法 使用Field Spec4便携式地物光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测定甜柚叶片光谱及SPAD值,分别采用单变量回归、逐步回归及偏最小二乘法(PLS)构建其叶绿素含量高光谱无损检测模型并进行精度检验。结果 原始光谱在553 nm处、一阶光谱在692和752 nm处的反射率与叶绿素含量相关性最高,这3个波段为甜柚叶片光谱反射率敏感波段;当主成分个数为4时,PLS具有最高的精度,且基于PLS技术所建立的模型较单变量、逐步回归模型精度更好,模型拟合度较高,其决定系数(r²)最高,为0.869,均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)最小,分别为3.013和6.82%。对原始光谱、一阶导数光谱及PLS拟合的估测模型进行对比分析显示,PLS模型无论是从建模样本精度还是模型预测能力方面均优于前2种传统模型。结论 PLS模型适合于利用高光谱数据进行叶绿素含量的估测,可作为甜柚叶绿素含量的最佳无损检测模型。     

基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测

【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征（红分量（R）、绿分量（G）、蓝分量(B)）及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。     

基于近红外光谱技术的成年橡胶树叶片氮素含量检测

为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理后,使用SPA(连续投影算法)提取光谱数据的有效波长,PCA(主成分分析法)提取光谱数据主成分,然后分别将提取的光谱数据特征值输入到线性回归模型PLS(偏最小二乘回归)、非线性回归模型BPNN(BP神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)中,得到6个现有主流模型:PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM。用这6个模型去预测实验样本数据,经比较发现SPA-LSSVM模型对于该组实验样本的预测效果最好,其预测相关系数Rp和预测残差均方根RMSEP分别为0.9253和0.1190。因此对于成年橡胶树氮素含量的光谱快速检测,SPA-LSSVM算法模型的性能更为突出,有较好的应用潜力。     

不同物理形态烟叶样品的模型转移研究

采用近红外光谱仪采集整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末光谱数据,并采用流动分析仪测定烟碱含量,利用偏最小二乘法建立烟叶烟碱的光谱预测模型,再通过斜率截距算法(SBC)、分段直接标准化算法(PDS)和典型相关分析算法(CCA)3种模型转移算法,将整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末便携式近红外光谱转移到粉末状烟叶傅立叶近红外光谱模型上,比较分析预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明:烟叶粉末烟碱近红外光谱预测模型经SBC、PDS和CCA算法模型转移后的RMSEP值分别为0.741 0、0.736 5、0.298 2,卷烟丝的RMSEP值分别为0.725 0、0.513 2、0.222 2,整烟叶的RMSEP值分别为0.712 6、0.446 6、0.333 9,CCA算法模型转移优于SBC与PDS算法。