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。     

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。     

基于高光谱成像技术的面条中马铃薯全粉含量检测

为了快速检测面条中马铃薯全粉含量，研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性，自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品，在900~2500nm范围采集高光谱图像，随机选取80个样品作为校正集，分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好，校正集决定系数（R2C）为0.8653，交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长，建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685，交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021，基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型，模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集，基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型，预测集决定系数（R2P）为0.8546，模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量，可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。     

基于梨枣轻微损伤的可见/近红外光谱判别研究

利用可见/近红外光谱技术对梨枣轻微损伤的分类判别建模方法进行研究。分别采用PLS-LDA(线性)和LS-SVM(非线性)建立判别模型,分析比较不同预处理方式和建模波段对模型精度的影响。结果表明:经9点平滑预处理后的短波近红外(780~1100nm)PLS-LDA模型判别效果最佳,校正集和预测集的正确识别率分别达到97.8%和96.7%。     

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.     

稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的波长选择方法

为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。     

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。     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量.     

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。     

苹果内部品质分级机械手设计与试验

为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模型对光谱数据进行分析处理,并显示光谱曲线和预测结果。为建立苹果可溶性固形物含量预测模型,基于该装置采集了苹果在650～1 100 nm波长范围内的光谱数据,通过国家标准测量法测得苹果样本的可溶性固形物含量,采用SG卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,并结合可溶性固形物含量测量值建立偏最小二乘(PLSR)模型。结果表明,采用多元散射校正方法预处理后的建模效果最优,其预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0. 978 2、0. 970 1,均方根误差分别为0. 274 6、0. 326 3°Brix。选取20个同品种苹果样本对该装置的稳定性和准确性进行了测试,可溶性固形物含量预测值与测量值相关系数为0. 957 3,均方根误差为0. 422 4°Brix。试验结果表明,苹果内部品质分级机械手在夹持苹果的同时可以实现对苹果可溶性固形物含量的准确预测。     

全包围光源结构的单粒小麦蛋白质含量检测装置研究

针对单粒小麦蛋白质含量等内部表型的实时检测需求,设计了基于近红外漫反射光谱的无损定量检测装置,阐述了光源结构设计、硬件系统设计和软件系统构建。选用近红外LED微型灯珠,以6行8列形式均匀分布于圆柱形铝合金灯筒壁上,形成向心全包围的物理结构,LED灯珠引脚通过16根导电铜柱并联连接,灯筒上顶部设有红外对射传感器,当检测到谷物经由灯筒内的玻璃滑道时,光谱仪通过一分二型光纤分别从灯筒上顶部和下底部收集漫反射光谱,基于C++语言的上位机软件将其转换为吸光度,再根据嵌入模型进行实时预测。获取了300粒单粒小麦900~1 700 nm范围的全包围漫反射光谱,进行归一化处理后,分别建立了基于全光谱(FS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长的单粒蛋白质含量预测模型。试验结果表明,两个模型校正集的R2分别为0.960 4和0.844 6,验证集R2分别为0.801 6和0.819;从实用性和预测效果出发,选择基于SPA特征波长的蛋白质模型作为嵌入式预测模型;分别验证了该装置的波长重复性、吸光度重复性和预测重复性,结果表明,本装置可以用于单粒谷物内部表型的实时、无损、定量检测。     

基于高光谱技术的采摘期烟叶水分含量研究

烟叶含水量的快速检测在烟草种植业中起着关键的作用,检测采摘期烟叶水分含量,对烟草工艺具有重要意义。为了快速、无损地检测采摘期烟叶水分含量,提出一种主成分分析(PCA)结合马氏距离算法(MD)的方法来剔除异常样本,再使用偏最小二乘法(PLS)估测采摘期烟叶水分含量。首先,利用GaiaSky-mini2机载高光谱成像仪获取到141个采摘期烟叶的高光谱数据,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑法等对原始光谱进行预处理。然后,应用主成分分析结合马氏距离法对校正集中的异常样品进行剔除。最后,使用偏最小二乘法(PLS)建立采摘期烟叶水分含量分析模型。结果表明:利用SG卷积平滑法预处理的PCA-MD-PLS模型效果最佳,对烟叶含水量预测能力最好,预测模型相关系数为0.852 7,均方差为1.376 6。     

基于优化植被指数的多生育期茶叶游离氨基酸含量估算

不同季节的茶叶外形和品质均具有较大差异，针对运用植被指数检测不同季节茶鲜叶游离氨基酸含量存在难度，选取了10个茶树品种3个季节（春茶、夏茶和秋茶）茶鲜叶中游离氨基酸含量数据和高光谱数据进行分析。首先，对原始光谱数据进行5种光谱变换：倒数T_1/R、对数T_1gR、一阶微分T_R’、倒数的一阶微分T_（1/R）’和对数的一阶微分T_（1gR）’,并进一步利用不同光谱变换优化了经典植被指数，最终比较了经典植被指数和优化植被指数对不同季节茶鲜叶游离氨基酸模型的影响。结果表明：茶鲜叶建模集和验证集游离氨基酸含量的变化趋势从大到小均为春茶游离氨基酸含量、秋茶游离氨基酸含量、夏茶游离氨基酸含量；光谱变换优化后的植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量的相关性均高于经典植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量相关性，相关系数绝对值范围为0.10～0.30;基于T_lgR-VI构建的多元线性回归（MLR）模型在不同季节的建模集和验证集中均得到了较好的精度，且适用于多生育时期茶鲜叶氨基酸含量的估测。基于T...     

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。     

班菲尔脐橙可溶性固形物近红外光谱特征谱区选择

为探讨快速无损检测班菲尔脐橙可溶性固形物(TSS)含量的方法,利用多元散射校正对脐橙1 000 ～2 500 nm近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型.结果表明,采用siPLS将光谱划分为17个子区间,利用其中的第4(1 267～1355 nm)、5(1 356 ～1 443 nm)、9(1708～1795nm)、15(2 236 ～2 323 nm)号4个子区间联合建立的TSS模型效果最佳,其校正集决定系数和均方根误差分别为0.9109和0.331 2.预测集决定系数和均方根误差分别为0.878 9和0.448 7,主因子数为6个.研究表明,近红外光谱技术结合siPLS可优选出表征班菲尔脐橙TSS含量信息的特征光谱区间简化预测模型,同时提高模型预测能力和精度.     

基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究

利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立甜菜氮含量估算模型,比较不同预处理和不同回归方法对估算精度的影响。结果表明:对PLSR来说,一阶导数处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.6%),平滑、MSC和SNV建立的估算模型次之;对PCR来说,平滑处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.4%)。总的看来,不同预处理对估算模型精度有一定的差异,但PLSR和PCR两种回归方法对甜菜氮含量估算模型影响不大。     

表皮对果蔬品质漫反射光谱检测精度的影响

基于近红外漫反射光谱进行了马铃薯淀粉含量快速检测,并分析了表皮对光谱及淀粉含量检测精度的影响问题。本文对110个样品的漫反射光谱进行平均化(Mean centering)、微分处理及Norris滤波,建模方法选用主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)。检测结果表明:近红外漫反射光谱检测马铃薯淀粉含量具有可行性,但表皮对光谱及检测精度有影响。采用PLS法对经Norris滤波处理的去皮马铃薯一阶微分光谱与淀粉含量建模,效果最好,相关系数r为0.893,根校正偏差RMSEC为1.01%;对预测集样品预测,均方根预测偏差RMSEP为1.38%,精度明显优于带皮马铃薯的建模及预测精度(r为0.834,RMSEC为1.29%,RMSEP为1.74%)。果蔬品质光谱检测中,如要实现样品品质精确检测,表皮影响需进一步校正。     

基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演

为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。     

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。     

近红外光谱分析中定标集样品挑选方法研究

介绍了目前常见的几种定标集样品挑选方法：含量梯度法、Duplex法和Kennard-Stone法,并提出了新的挑选方法：GN距离法.该方法以全局距离来界定定标集样品范围,以邻域距离来剔除相似样品,根据不同的全局和邻域距离组合挑选出定标集样品建模,根据计算所得最小交叉验证误差SECV来确定最合理的定标集样品.通过实例,讨论比较了上述4种方法优缺点.结果表明：GN距离法能够在保持原始样品集覆盖范围的基础上,适量剔除异常样品,GN距离法挑选出的定标集所建模型具有较低的模型复杂度、较高的相关系数和较好的模型预测能力.