可移动式苹果内部品质果园产地分级系统

为满足苹果内部品质产地检测分级需求,本研究研发出检测模块和分级模块,构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上,以苹果糖度和霉心病为代表品质指标,提出一种基于乘法效应消除（Multiplicative Effect Elimination,MEE）的光谱校正方法,用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600~900 nm漫透射光谱数据,分别采用多元散射校正（Multiple Scattering Correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）和MEE算法对苹果光谱预处理后,建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）预测模型和霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares - Discriminant Analysis,PLS-DA）模型。结果表明,MEE算法相比于MSC和SNV算法建模结果更好,糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC）、预测集相关系数（Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP）分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%;霉心病判别模型的校正集敏感性、校正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验,结果表明该系统的分级准确率为90.00%,分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点,可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。     

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。     

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。     

基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级

基于近红外光谱法,优化光纤探头检测距离并通过检测距离调节系统和多点同时检测,设计了猪肉水分在线检测分级系统。首先,为确定光纤探头与生鲜猪肉样品表面间的最佳检测距离,在13个不同检测距离下(5~29 mm)采集了54个样品的光谱,采用多元散射校正方法对原始光谱进行预处理,分别建立了第1波段(349~1 435 nm)、第2波段(1 037~1 761 nm)和双波段结合3种情况的含水率偏最小二乘回归模型,分析了不同检测距离和不同波段的模型,确认19 mm为在线检测分级装备的最佳检测距离。然后,通过检测距离实时调节系统动态固定最佳检测距离,设计了双波段多点同时检测系统,采集45个猪肉样品在静态条件和在线条件下的光谱,通过比较分析,两种情况下预测结果相近,从而证实了所设计的在线系统能够预测猪肉水分,并且双波段融合建模效果优于单波段,预测结果为:校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.906和0.598,验证集相关系数和预测均方根误差分别为0.836和0.402。最后,利用独立的21个猪肉样品验证猪肉预测分级模型精度及稳定性,结果判断正确率为90.48%,表明可见近红外光谱法结合多点检测能有效地在线检测猪肉水分并分级。     

苹果糖度高光谱图像可视化预测的光强度校正方法

针对类球形水果表面曲率变化引起高光谱图像光响应强度差异较大,难以有效预测各部位的品质信息的问题,以富士苹果为研究对象,对高光谱图像进行黑白标定后,以糖度测试部位为感兴趣区域提取平均光谱并建立糖度的定量预测模型,校正集相关系数Rc为0.930 5,校正均方根误差RMSEC为0.433 1;高光谱图像经构建掩模消除样本背景噪声后,提出了高光谱图像光强度校正方法,比较校正前后的高光谱图像能量分布图可以发现光强度得到有效补偿,对校正后的高光谱图像标记空间信息并提取对应光谱,用已建立的苹果糖度模型计算各像素点对应的糖度值,绘制苹果糖度的伪彩色分布图。研究结果表明,高光谱图像经强度校正可以快速无损的预测苹果的糖度及其分布。     

运用近红外透射光谱技术检测苹果内部品质

通过运用近红外透射光谱技术快速分析了苹果的糖度和硬度,使用偏最小二乘法建立预测模型,得出校正集苹果糖度的最佳主因子维数为3,相关系数R为0.9943,校正标准差为0.2476;校正集苹果硬度交叉校验的最佳主因子维数为3,相关系数R为0.9644,校正标准差为0.3529。研究结果表明：运用近红外透射光谱技术可以准确地无损快速定量分析苹果糖度和硬度。     

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。     

不同预处理方法对PLS模型检测哈密瓜糖度的影响

为寻找适合可见近红外光谱检测哈密瓜糖度含量的最佳光谱预处理方法,进行哈密瓜样品可见近红外光谱数据的预处理方法比较与研究。研究比较了4种光谱数据预处理方法对哈密瓜糖度偏最小二乘法建模精度的影响。研究结果表明:标准正态变量变换与二阶导数相结合是哈密瓜糖度含量可见近红外光谱检测的有效光谱预处理方法,其相关系数和内部交叉验证均方差分别为0.6893和0.666,并且利用该方法建立的哈密瓜糖度预测模型的相关系数、预测集均方根误差和校正集的相关系数、校正集均方根误差分别为0.7342、0.573、0.7605、0.588,最佳因子数为11。     

饲料玉米品质分析的化学计量学方法

以饲料玉米为研究对象,采用化学计量学方法,利用全波段光谱数据建立玉米粗蛋白预测的简单快速精准预测模型。结果表明：原始光谱经去趋势算法预处理后,Rank-KS算法选择校正集和预测集,使用偏最小二乘（Partial least square,PLS）方法进行建模,校正集和预测集的相关系数分别为0.991 5和0.981 3,校正集和预测集的均方根误差分别为0.063 4和0.113 8。预测集的相对分析误差RPD为5.02,大于评估阈值3.0。所建模型精度和稳定性较为理想,可满足在线生成检测的要求。     

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.