基于多元校正法的香梨糖度可见/近红外光谱检测

应用可见/近红外光谱透射技术结合多元校正法探讨了样品在不同温度条件(5、10、15、20℃)下香梨糖度的快速无损检测。在波长500~900nm范围内,用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM1、LS-SVM2)和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)等多种多元校正法进行了建模预测比较研究。预测结果从优到差依次为LS-SVM2、LS-SVM1、GA-PLS、PLS、SMLR。     

近红外光谱在南疆红枣糖度无损检测中的应用

南疆红枣的分级目前还停留在外部品质,然而红枣的内部品质比外部品质更重要。红枣的内部品质包括糖度、酸度等。利用近红外漫反射光谱技术对南疆红枣糖度进行无损检测,应用傅立叶变换近红外光谱仪采集红枣光谱图,糖度的测定选用数字阿贝折射仪。分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣校正模型,光谱数据预处理选择一阶导数光谱、平滑等,得到的校正相关系数(Rc)为0.942 5,预测相关系数(Rp)为0.910 4,校正标准偏差(SEC)值为1.02。预测标准偏差(SEP)值为0.836,主因子数为5。     

不同预处理对近红外光谱检测脐橙VC含量的影响

为了研究适合近红外光谱无损检测脐橙VC含量的光谱预处理方法,比较了11种光谱预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。结果表明,小波消噪效果最好,模型预测值与标准值的相关系数R达到0.9574,交叉验证预测均方差仅为3.90,最优光谱波段为7501.7~5449.8cm-1,主成分数为8。小波消噪是脐橙VC含量近红外光谱无损检测的有效光谱预处理方法。     

赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测

为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。     

基于近红外漫反射光谱技术的芒果糖度无损检测方法研究

近红外光谱分析技术是近年迅速发展的一门绿色分析技术,具有快速、准确、无损伤检测的特点,正越来越广泛地应用于水果内部品质的无损检测。为此,应用近红外漫反射光谱技术无损检测芒果糖度,光谱数据经一阶微分和Savitzk-Golay预处理后,分别采用主成分回归法(PCR)和偏最小二乘法(PLS)建立芒果糖度近红外分析模型,当主成分数为10时,预测相关系数R分别为0.838 69,0.976 59,RMSEC分别为1.628 4,0.205 8,MEP为1.235 0,0.738 3;采用BP神经网络对70个样品光谱进行训练,建模集相关系数达到0.983 3,而对36个预测样品集的相关系数只有0.663 9;调整建模集和预测集样品,相关系数增大到0.683 6,平均相对误差由10.336 9%降到8.057 6%。研究结果表明,利用近红外漫反射光谱技术对芒果糖度进行无损检测是可行的。     

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。     

蜜瓜糖度透射光谱检测技术

采用便携式USB光纤光谱仪建立了蜜瓜糖度透射光谱检测系统,光源能量300W,光谱采集积分时间500ms,离散光谱累计采集次数为4次,光谱平滑采用厢车法,平滑点数为4点。利用该系统对140个非网纹类蜜瓜糖度进行了检测试验,采用经典最小二乘法(CLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归分析(PCR)和偏最小二乘法(PLS)对样品光谱和糖度的建模与预测结果表明,PLS法的建模与预测结果较好,相关系数r为0.857,均方根校正误差为0.655,均方根预测误差为0.838。     

基于Vis-NIR光谱的果园土壤有机质便携式检测仪研究

以赣南脐橙果园土壤为研究对象,对采集到的56个土样风干、过筛,然后进行化学分析,同时使用傅里叶近红外和自主设计的便携式仪器光谱采集。采集到的光谱数据经过一阶微分、平滑、多元散射校正、归一化四种常用的预处理方法,分别应用偏最小二乘法(partial least square regress PLS)进行建立脐橙果园土壤有机质的模型。研究表明,两仪器需要不同的预处理,傅里叶仪器原始光谱建模效果较好,而便携式仪器则需要平滑预处理。傅里叶仪器建立模型的预测相关系数(RP)为0.893,预测均方根误差(RMSEP)为0.474;自行设计的仪器在1 000~1 700nm范围建立赣南脐橙果园土壤有机质含量模型的预测模型的相关系数(RP)为0.801,预测均方根误差(RMSEP)为0.779。研究表明自行设计的便携式仪器可快速用于赣南脐橙果园的土壤中有机质含量的检测。     

偏振光谱在枣叶无损检测中的应用

红枣通过光谱无损检测技术可以快速预测红枣水分、糖分等参量,而将偏振光谱技术应用于红枣叶片的无损检测可以快速对枣叶的水分、叶绿素进行预测,进而预测枣树的生长状态.利用近红外偏振光谱技术对南疆红枣叶片含水量和叶绿素含量进行无损检测,分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣叶片校正模...     

苹果内部品质近红外光谱检测的异常样本分析

应用声光可调谐滤光器近红外光谱仪检测苹果内部品质(可溶性固形物含量、总糖、总酸和硬度)时,综合利用Cook距离、马氏距离、杠杆值和学生化残差,判断疑似异常样本点,然后用二审剔除判别法确定异常样本点.最终可溶性固形物含量、总糖、总酸模型都剔除了11个异常样本,硬度模型剔除了6个异常样本.其偏最小二乘回归模型的相关系数分别从0.868、0.791、0.443、0.693提高到0.904、0.849、0.501、0.718,校正误差均方根(RMSEC)分别从0.882 °Brix、9.213 g/L、0.805 g/L、0.105 MPa降低到0.733 °Brix、7.300 g/L、0.687 g/L、0.097 MPa.所建的苹果各品质模型更加稳定,准确度更高.     

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。     

基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留

常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。     

水果表面亮度不均校正及单阈值缺陷提取研究

提出了一种水果表面亮度不均校正算法.以脐橙为研究对象,首先提取R分量图像并除去背景后获得原始图像;然后根据照度-反射模型,利用低通滤波获得该图像的入射分量图,将此入射分量图作为该图像的亮度图像;最后,原始图像与亮度图像相除后即为亮度校正后的图像.基于亮度校正后的图像,利用单阈值对水果表面缺陷一次性成功分割.利用开发的算法对正常样本和带有10类不同缺陷的样本共计788幅图像进行处理,总体识别正确率达到97％.     

农产品品质无损检测技术应用研究

研究目标是开发一种用可见光和近红外光谱(Vis/NIR)检测农产品的非破坏性测定方法。用波长范围为310～1 100nm的可见/近红外分光仪得到枣的光谱测量数据,用于测定交互作用下的枣的内部可溶性固体含量和基于反射系数的枣的表面缺陷;用多元线性回归校准模型来预测可溶性固体含量,校正判别分析判断大枣有或没有表面缺陷。     

Evapotranspiration and irrigation effeciency of mature orange orchards in Valencia (Spain)

Actual evapotranspiration (ETc) of three mature sweet orange orchards (cv. Salustiana and Washington Navel on sour orange), under border irrigation and typical cultural practices was measured by the water balance method during 1981 to 1984. Soil water content was measured at 7 to 10 day intervals using a neutron meter and soil sampling of the 0–10 cm surface layer. Zero flux plane was calculated by measurements with mercury tensiometers. Irrigation water in these and other 5 similar orchards was measured by broad crested weirs. Rainfall and other climatic data for calculation of reference evapotranspiration by FAO's methods (ETo) were collected in a nearby meteorological station. Average yearly ETc ranged from 750 to 660 mm and mean monthly maximum was 3.7 and 3.2 mm/day in July for Salustiana and W. Navel orchards, respectively.ETo estimates for the different methods used were highly correlated (r ²0.94). Monthly crop coefficients (Kc) based on pan evaporation ranged from 0.5–0.6 in spring and summer to 0.8 in autumn and were about 10% higher than those for Penman or radiation methods. Average annual Kc for the three plots studied was 0.64, 0.61 and 0.51, respectively, and correlated well (r ²=0.99) with tree ground cover. Irrigation efficiency was about 50% for orchards with soils with less water holding capacity and more applied water per irrigation and 70–80% in orchards with deeper soils or with a higher water holding capacity. Increasing irrigation frequency and applying smaller amounts of water per irrigation with good uniformity can improve on-farm irrigation efficiency.     

Response of Navel Lane Late citrus trees to regulated deficit irrigation: yield components and fruit composition

The effects of mid-summer regulated deficit irrigation (RDI) treatments were investigated on Navel Lane Late citrus trees over four seasons. Water restrictions applied from July until mid-September were compared with irrigation at full crop evapotranspiration (ETc). Two degrees of water restrictions were imposed: (1) RDI-1, irrigated at around 50% ETc and, (2) RDI-2, irrigated at 30–40% ETc. In addition, threshold values of midday stem water potential (Ψs) of ?1.3 to ?1.5 MPa for RDI-1 and of ?1.5 to ?1.7 MPa for RDI-2 were also taken into account. Results showed that Navel Lane Late is a citrus cultivar sensitive to water deficit since both RDI strategies reduced fruit size every year and water use efficiency in RDI trees was similar to control trees. However, the RDI-1 strategy allowed water savings up to 19% without reduction in yield when the water stress integral did not surpass 70 MPa day. RDI improved fruit quality, increasing total soluble solids and titratable acidity, while the fruit maturity was delayed. In conclusion, we suggest that RDI-1 strategy since it did not significantly impair the economic return can be applied in commercial orchards in case of water scarcity. Nevertheless, Navel Lane Late fruit is sensitive to water deficit and the fruit weight can be detrimentally affected.     

基于近红外光谱技术的叶面药液浓度检测

提出了一种应用近红外光谱技术快速检测叶面药液浓度的方法。采用漫反射测量方式获取了叶面药液的近红外光谱。选用标准偏差归一化、三点滑动平均滤波和一阶导数为最优组合预处理。通过7种波段方案的对比,得出最优波段为350～1 900 nm。采用偏最小二乘法建立了叶面药液质量浓度与光谱反射率的定量分析模型。其预测集相关系数为0.994,预测均方根误差为0.039。结果表明,利用近红外光谱技术检测叶面药液浓度具有实际指导意义。