肉品质光谱检测中探头与样品距离对结果影响的校正

针对畜肉品质光谱检测中光纤探头与样品表面不同检测距离对预测结果影响较大的问题,分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律,提出光谱数据的校正方法。通过猪肉嫩度预测,验证校正效果。分别采集光纤探头固定时和光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm变化范围内的猪肉背肌可见/近红外光谱。对每种情况下的光谱数据进行相同预处理,建立猪肉嫩度PLSR预测模型。探头固定时,预测集猪肉嫩度预测值和实测值相关系数为0.82,均方根误差为5.82 N。五次多项式拟合光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm范围内380~1 050 nm各个波段的相对光谱数据,拟合相关系数R均大于0.999,均方根误差在0.018 7~0.242 2范围内。利用拟合方程校正后的光谱数据和最优嫩度预测模型对预测集进行预测,光纤探头与样品表面检测点距离在4~17 mm范围内时预测集嫩度预测值和实测值的相关系数在0.83~0.90之间,均方根误差在4.80~5.75 N之间。结果表明:对不同光纤探头与样品表面检测点距离采集的漫反射光谱数据进行校正,能够较好地克服光纤探头与样品表面检测点距离对猪肉嫩度预测模型的影响。     

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。     

牛肉含水率无损快速检测系统研究

针对影响牛肉品质的主要指标,开发了基于可见/近红外光谱技术的牛肉含水率品质快速检测系统。阐述了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。系统的核心是波段分别为400~960 nm和900~2 600 nm的光谱仪,结合控制器、光纤等辅助装置构成了检测系统的硬件部分。基于VC++语言开发了Windows环境下的光谱信息采集和处理的快速无损检测软件。该系统可以实现对牛肉光谱数据的采集、处理、样品品质的快速预测和结果显示。该系统在实验室采集了57个牛肉背最长肌的光谱,分别对可见、近红外和全波段的光谱数据建模,分析显示全波段预测模型能够更好地预测牛肉的含水率,其校正相关系数RC和预测相关系数RP分别为0.96和0.88。然后将预测模型固化于在线检测硬件系统中,在牛肉分割线上采集84个样品进行实验验证,检测正确率为92.8%。含水率结果表明,该快速检测装置检测含水率的精度较高,可靠性较好,可用于牛肉屠宰分割线对含水率品质参数的快速无损检测。     

基于可见/近红外光谱的牛肉品质无损检测系统改进

含水率、颜色和pH值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了一种高效、稳定的双通道可见近红外光谱系统。首先,基于多次采集生鲜牛肉样品获得400~2450nm波段的有效光谱数据,对改进前反射探头和环形探头的性能进行了对比分析,发现环形探头的稳定性更有优势,在整个波段的变异系数均小于10%。然后利用改进后探头组成的系统采集了61块生鲜牛肉样品的可见/近红外光谱数据。采用了无处理、SG平滑、哈尔变换、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正、去趋势化以及各方法组合等方法对光谱数据进行预处理。利用第1波段数据建立颜色参数L*、 a* 、b*的偏最小二乘模型,分别利用第1波段数据、第2波段数据和双波段数据（双波段简单拼接）建立含水率和pH值的PLSR模型并进行了对比。结果发现：第1波段的数据无需经过预处理,即可对颜色参数L*、 a* 、b*取得较好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.9603、0.9616、0.9367和1.3332、1.1844、0.6553;对于含水率和pH值,无论光谱数据是否经过预处理,第1波段数据的建模效果要好于第2波段数据,但是经过预处理的双波段数据（400~2450nm波段）能够取得更好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.9541、0.8716和0.5475、0.1272。结果证明,基于高效环形探头的双通道可见近红外光谱系统建立的牛肉多品质参数预测模型,可实现准确、无损、快速检测,获得比较稳定的检测结果。     

猪肉肌内脂肪含量的可见/近红外光谱在线检测

研究基于可见/近红外光谱分析技术的新鲜猪肉肌内脂肪含量在线检测。实验样本为208份背最长肌，实验时样品以0.25m/s的速度运动，采集可见/近红外漫反射光谱，进行小波消噪处理后，结合不同的光谱预处理方法建立肌内脂肪含量的偏最小二乘回归模型。研究发现采用db6小波在6层分解后以极大极小原理选择阈值进行消噪效果较好；消噪的光谱直接建立的PLSR模型预测性能较差，经过多元散射校正、变量标准化及微分等预处理均能提高模型的预测性能；变量标准化结合一阶微分预处理后建立的模型性能最佳，校正集相关系数为0.892、验证集相关系数为0.834、校正集均方根误差为0.090、预测集均方根误差为0.080。结果表明可见/近红外光谱可用于肌内脂肪含量的在线检测，但模型相对分析误差最高为1.738，模型的精度和稳定性仍需进一步提高。     

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。     

肉品无损检测光学传感器设计与试验

畜肉品质光谱检测过程中，不同样品之间的厚度差异导致肉品表面到光纤探头的检测距离存在差异，对预测结果影响较大。针对这一问题，设计了一种用于肉品无损检测的光学传感器，并间隔玻璃从下至上对畜肉品质进行检测，消除了样品厚度对检测距离的影响，并分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律。为探究所设计方案的可行性，搭建了试验平台，包括光谱仪、距离调节机构、光源、石英玻璃、光学传感器和计算机，其中石英玻璃可透过220~2500nm波长范围的光而无吸收，光学传感器可以帮助采集更多的肉品漫反射光。选择了18个猪肉样品贮藏在4℃环境中，并在不同的冷藏时间取出进行光谱采集（400～1100nm），采用不同的检测距离（8～22mm，间隔2mm），最后测量样品的挥发性盐基氮（TVB N）含量。在获得样品光谱数据后，分别用1阶导数、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）和1阶导数+SNV等方法进行预处理，并建立猪肉的TVB N含量的偏最小二乘回归（PLSR）预测模型。结果表明：当检测距离为16mm，采用1阶导数+ SNV预处理时，建立的TVB N含量预测模型效果最好，校正集相关系数和均方根误差分别为0.98和0.92mg/(100g)，预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.97和1.56mg/(100g)。因此，利用所设计光学传感器对猪肉新鲜度进行检测是可行的。     

翠冠梨坚实度可见/近红外光谱在线检测

采用可见/近红外光谱技术对翠冠梨的坚实度进行在线检测研究,并对不同预处理方法和不同平滑点数的影响进行研究.试验采用USB4000微型光纤光谱仪在0.5 m/s的水果运动速度下采集翠冠梨的透射光谱,并应用偏最小二乘(PLS)算法建立预测模型.试验样品为176个,119个样品作为校正集,57个样品作为预测集.研究结果表明,应用可见/近红外光谱技术检测翠冠梨的坚实度是可行的,确定580～840 nm为较合适的建模波段;光谱经一阶微分和变量标准化(SNV)处理后建立的预测模型性能最优,其相关系数R为0.820,校正标准差为2.50 N,预测标准差为3.02 N;对于S-G平滑处理,5点S-G平滑的效果最好,其相关系数R为0.848,校正标准差为2.31N,预测标准差为2.85 N.     

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。     

生鲜猪肉主要品质参数无损在线检测系统

基于可见近红外光谱技术,设计了生鲜猪肉品质无损在线检测装置.介绍了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能.系统硬件包括光谱信息采集装置、样品传送单元、位置检测单元、控制单元和计算机等.基于Delphi和Matlab语言开发了与PC硬件和Windows XP软件环境兼容的光谱信息自动采集和实时处理的无损在线检测软件系统.该系统可实现生鲜猪肉样品光谱数据的自动采集、光谱数据的在线处理、样品品质参数的在线预测与检测结果的在线显示.将该系统用于生鲜猪肉水分含量的在线检测.结果表明,该在线检测装置检测精度高、可靠性好,可用于肉品主要品质参数的无损在线检测.     

典型拉曼光谱技术及其在农业检测中应用研究进展

拉曼光谱是一种散射光谱，具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点，可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展，其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理，从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术，重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展，并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向，以期对未来农业生产和研究带来启发。     

基于CA3070的相干检波在无线电罗盘中的应用

文章简要介绍调制解调原理,结合无线电罗盘的检波电路,分析了罗盘的调幅检波。文中围绕器件CA3070着重叙述相干解调的原理及过程,同时使用仿真软件Multisim对解调的电路进行仿真。     

基于功率测量的联合收获机喂入量检测方法研究

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆-3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19. 6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16. 1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。     

快速检测粮食含水率的方法

快速检测粮食含水率在农业工程中具有十分重要的意义。迄今为止,国内外对含水率的测量方法和技术已进行了大量的研究和探索。通过参考大量的文献,对各种方法进行了综合分析,找出了各自的优缺点,以便对粮食含水率的检测方法进行改进,为粮食含水率快速无损检测提供了新的意见,最后对粮食无损检测的前景进行了展望。     

基于颜色分量运算与色域压缩的杂草实时检测方法

提出了一种基于RGB分量运算和色域位屏蔽压缩的杂草实时检测方法。对杂草和作物的大量实验显示:颜色分量运算可增强目标的显示特性,而对色域的屏蔽压缩可在保证实时性的同时减弱图像噪声污染,减小干扰引起的纹理分割误差。该方法的处理时间几乎不受目标复杂度影响,可在30ms内有效分割出320×240分辨率图像中有颜色差异的不同杂草或农作物,对颜色分布波动具有较强的鲁棒性。颜色分量运算的线性组合系数可通过有监督的学习自动确定。     

基于动态称量原理的泛函式播种施肥量检测方法

针对动态检测播种施肥量的测量系统易受振动干扰影响且难消除的问题,本文采用高压氮气弹簧的支撑力和S型传感器的拉力组合成称量式播量检测装置,利用压力和拉力之间存在力向相反、幅值呈比例的互补特性,提出了一种泛函式播量检测方法,该方法构建了以目标播量函数为变量的泛函,通过求取泛函极值确定目标播量函数。利用外槽轮式小麦播种施肥机平台,在不同目标播量（225、300、375kg/hm2）和不同车速（3、5km/h,3~7km/h变速）下开展了18组室外车载式小麦播种交叉试验,并应用泛函式播量检测方法获取累积播量和动态播量信息。累积播量的绝对相对偏差的最大值、平均值和标准差分别为5.61%、2.26%和1.58%;动态播量的检测数据在作业面积较小时（少于0.020hm2时）存在较大波动,随着作业面积的增加呈明显收敛趋势,动态播量稳定阶段（作业面积大于0.033hm2）,所有测试最大绝相对偏差为9.61%,单次测试中,最大平均值为4.73%,最大标准差为1.97%。试验结果表明,泛函式播量检测方法能有效获取动态播量和累积播量信息,为播种施肥机的播量检测提供了一种测量方法。     

基于双目视觉的作物苗期障碍物三维信息检测方法

农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物。为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法。首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈值分割算法提取障碍物目标区域;最后,通过重心特征点立体匹配来获取视差值,结合MatLab标定获取的相机内外参数进行三维重建,计算障碍物的距离、宽度和高度三维信息。田间试验结果表明:该算法可以正确提取出障碍物目标区域,障碍物距离、宽度和高度检测的平均相对误差分别为4.7%、5.79%和1.78%,能够满足农业智能装备田间障碍物检测的需求,具有较好的可靠性。     

基于改进Hough变换的收获机器人行走目标直线检测

提出了基于改进随机Hough变换(RHT)的收获机器人行走目标直线检测算法.将摄像机安装在联合收获机的顶部,在收获过程中采集农田场景图像.根据已收获区域、未收获区域和非农田区域的不同颜色特征,利用统计分析和边缘检测,确定行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点.以候选点为点集,采用改进RHT完成直线检测.与传统的RHT相比,避免了无效采样和累积问题.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效检测出直线参数,且处理时间在200 ms左右.     

关于帕萨特发动机故障传感检测的研究

面对复杂多样的汽车发动机的故障问题,为了能够快捷的查出故障原因,文章通过对帕萨特B5轿车的设故检测,运用传感检测的方法检测故障。