结合WT预处理的近红外光谱PLS算法预测鲜枣糖度

[目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT＋MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算法的数学模型。[结果]在鲜枣糖度近红外光谱预处理阶段引进小波变换方法去除导数光谱噪声,得到了很好的去噪效果。不同的小波函数、分解尺度使消噪的结果有所不同。与常见的光谱预处理法相比,在选用db4-3小波函数、默认阈值情况下,采用WT＋MSC预处理及建模算法为PLS时所建立的模型最好,其相关系数R为0.919 02,校正集标准差RMSEC为0.863,预测集标准差RMSEP为1.71。[结论]结合小波变换预处理的PLS算法模型可有效预测鲜枣糖度,改善模型的预测精度。     

基于近红外光谱的番茄农药残留无损检测方法研究

以湖北地区番茄样品为研究对象,对获取的光谱特征信息进行分析,确定了矢量归一化法为最优光谱预处理方法;对各个信息的主成分因子进行了优化,通过主成分分析提取主成分得分向量构成模式识别的输入,利用BP神经网络方法建立番茄有机磷农药残留的无损检测模型。结果表明,当光谱信息主成分因子数为3时,建立的模型最优,预测的识别率达到0.96,训练误差为0.015,相关系数达到0.971。     

水果中农药残留的表面增强拉曼光谱技术快速检测研究

为了建立水果中农药残留的快速检测方法,通过过氧化氢和浓硫酸处理制备疏水化的硅片基底,采用静电吸附法将金纳米粒子组装到硅片基底表面,形成硅片/金纳米粒子复合基底,将水果中残留的福美双、百草枯和啶虫脒等3种农药经抽提后滴加到复合基底上,采用表面增强拉曼光谱技术进行检测。结果表明,福美双、百草枯和啶虫脒的方法线性范围分别为0.20～2.00、0.05～0.50、0.20～2.00 mg/kg,最低检测浓度分别为0.20、0.05、0.20 mg/kg。该方法应用于苹果、橘子和梨等水果的农药残留量分析,回收率在94.5%～120.0%之间,相对标准偏差均在15%以下。该方法具有较高的准确度和精确度,适用于水果农药残留的快速检测。     

近红外光谱结合SIMCA模式识别法检测木材表面节子

利用近红外光谱结合SIMCA模式识别法来检测马尾松木材单板节子.结果表明,通过培训集样本建立的基于主成分分析的SIMCA判别模型对有无节子两种类型样本进行回判和对未知节子类型的样本(包括无节子和有节子样本)的判别正确率均达到90％～100％,说明应用近红外光谱结合SIMCA模式识别法可以快速有效地检测木材表面的节子缺陷.     

近红外光谱技术识别沾化和陕西冬枣产地的研究

为探索利用近红外光谱分析技术识别陕西和沾化两地冬枣的可行性,本研究应用便携式近红外光谱仪并结合簇类独立软模式分类(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种建模方法识别冬枣的产地,同时研究了不同近红外光谱预处理方式对模型预测识别率的影响。结果表明,采用原始近红外光谱结合SIMCA和PLS-DA方法识别沾化冬枣和陕西冬枣是可行的,其中PLS-DA方法的准确度更高,对冬枣验证集样品识别率为100%。     

基于高光谱技术的哈密瓜表面农药残留判别分析

以新疆特色水果哈密瓜为研究对象,应用高光谱技术对水果表面农药残留种类进行分析。配制0.1 mg/kg20%氰戊菊酯乳油和0.03 mg/kg 40%辛硫磷乳油农药溶液样本,按100μL滴定量滴在哈密瓜表面,然后分别在紫外灯和卤素灯环境下,采集450~1 000 nm范围内的哈密瓜光谱图像数据信息,提取感兴趣区域(region of interest,简称ROI)的光谱数据。结果表明,在卤素灯光源条件下采用贝叶斯判别法,农残样本的准确率为100%,利用高光谱技术能够准确判别出哈密瓜表面农药残留的种类。     

基于高光谱图像的西兰花表面多种农药残留检测

针对西兰花农药残留问题,提出一种基于高光谱图像技术的西兰花农药残留定性检测新方法。首先,采集4组(共180颗)分别喷洒了清水和吡虫啉、阿维菌素、丙森锌3种农药的西兰花的高光谱(383.70～1 032.70 nm)图像,根据其图像信息提取感兴趣区域的平均反射光谱值,并采用分段多元散射校正对原始光谱数据进行预处理。为了提高模型效率,减少高光谱数据冗余,分别使用主成分分析和连续投影算法选择特征光谱。最后,使用马氏距离、最小二乘支持向量机、人工神经网络和极限学习机4种分类算法建立基于全波段和特征波段信息的农药残留检测模型。结果表明:基于连续投影算法的极限学习机模型的识别效果最好,训练集和测试集的正确率分别为98.33%和96.67%。说明利用高光谱图像技术鉴别西兰花表面农药残留种类是可行的,为西兰花表面的农药残留无损检测提供了一种新的方法。     

农药残留检测技术

介绍了目前农药残留各项检测技术的原理、优缺点及应用现状。     

农药残留检测技术及处理方法

该文对固相萃取法、加速溶解萃取法、微波萃取法、固相微萃取法、分子印迹萃取技术、Qu ECHERS法以及高效液相色谱检测技术、酶联免疫技术等农药残留检测前技术,和高效液相色谱检测技术、酶联免疫技术等检测技术进行了介绍,并对洗涤法、吸附法、辐射法、超声波法、臭氧氧化法、光化学降解法等农药残留的物理及化学处理办法进行阐述。     

近红外光谱对鲜茶叶茶多酚和氨基酸总量检测的研究

采集试验基地鲜茶叶的近红外光谱数据,结合茶叶中的氨基酸、茶多酚含量的差异所呈现出来的不同光谱特性,应用近红外光谱技术在线对鲜茶叶的品质进行检测,并利用多元线性回归、最小二乘法建立了茶多酚和氨基酸的校正模型。结果表明:用最小二乘法检测精度更高,氨基酸和茶多酚测量模型真实值与预测值的决定系数R~2分别为0.92与0.94,相对误差平均值为1.60%与2.99%。     

基于近红外光谱对冬枣水分糖分的无损检测研究

利用近红外光谱技术对120冬枣水分/糖分进行研究,建立不同光谱特征的糖分/水分的偏最小二乘法(PLS)与主成分回归(PCR)分析模型。将近红外光谱异常样本与光谱正常样本分别建模,显著提高了分析模型的预测精度、扩宽了模型的适用范围。以冬枣主要吸收峰区间为基本建模波段。得到冬枣水分相关系数(R)为0. 99745、校正均方差(RMSEC)为0. 0445、预测均方差(RMSEP)为0. 367、因子数为7,糖分相关系数(R)为0. 96078、校正均方差(RMSEC)为0. 853、预测均方差(RMSEP)为1. 64、因子数为6。     

脐橙表面农药残留的计算机视觉检测方法研究

经不同种类农药处理后,采集脐橙激光散射图像,通过对表面是否喷洒农药,以及表面喷洒不同种类农药的水果图像进行处理,用一元非线性方程拟合脐橙图像灰度值分布曲线。结果表明,脐橙图像灰度值在10~100范围内的灰度曲线拟合模型与农药残留是密切相关的,能用于区分脐橙表面是否存在农药残留。     

农药残留快速检测方法在水果表面的应用

随着社会的快速发展,农药残留快速检测方法在水果表面的应用十分重要。其不仅能够将水果上的农药残留快速检验出来,还能在一定程度上监督水果的质量安全。所以,对水果表面农药的快速检测十分关键。基于此,主要针对快速检测方法在水果表面的应用进行分析,并提出相应的优化措施。     

基于PCR和PLS的沙棘汁品种近红外光谱研究

建立可见-近红外漫反射光谱与沙棘汁品种之间的数学模型,以评价可见-近红外漫反射光谱技术快速检测沙棘汁品种。采用美国ASD公司的FieldSpec3光谱仪对三种不同品种的沙棘汁进行光谱分析,各获取30个样本的光谱数据,对原始光谱进行一阶微分和二阶微分预处理,并利用偏最小二乘法(PLS)数学校正方法对三种不同预处理的光谱数据建模。结果表明,采用二阶微分预处理数据,应用PLS方法建模较好,其校正模型相关系数为0.9992,均方根误差为0.0317;采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),对沙棘汁的二阶微分数据进行分析比较,结果也表明,基于二阶微分数据,应用PLS方法建模较为理想,其预测集的相关系数为0.9988,所测预测样本的均方根误差为0.0392。近红外光谱可作为一种快速、有效的无损检测方法来识别沙棘汁的品种。     

谷物农药残留检测方法

正谷物农药残留检测主要是对稻米、面粉、玉米、高粱、大豆、青稞、花生、蔬菜等及面粉制品、大米制品和大豆制品等供人和动物食用的谷物中农药含有量进行检测。近年,随着科技的发展,特别是检测仪器质量的提高,谷物农药残留检测向选择性强、分辨率高、检测限低、操作简单等方向发展。下面介绍几种常见的农药检测技术。一、波谱法该方法是利用有机磷农药中的官能团或水解、还原产物与特殊的显色剂在一定条件下发生酸化、酯化、     

茶叶中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量的快速检测技术

正我国目前茶产品质量安全较为突出的是农药残留、重金属元素、有害微生物等超标问题。茶叶是一种叶用的经济作物。在茶树生长旺季,特别是病虫害发生的旺季,为提高茶叶的产量和质量,茶农需要用化学农药防治病虫害。但一些茶农不按规定的用药量、用药次数、用药方法和安全间隔期施药甚至将不允许在茶树上使用的剧毒、高毒农药拿来使用,由此产生了非常严重的社会问题。昌宁县茶产业发展迅速,茶叶生产加工技术和推广力度都有很大提升,因     

基于近红外光谱和SPA算法的棉花叶面积指数定量分析

棉花叶面积指数是作物长势诊断和产量预测的重要参数。运用近红外光谱仪测定不同生育时期的棉花冠层光谱反射率,通过连续投影算法从1 557个近红外光谱波长中提取出5个有效特征波长,然后用最小二乘法对叶面积指数进行建模。将连续投影算法和最小二乘法(简称SPA-PLS)模型与全光谱建立的PLS模型预测结果进行比较,预测相关系数(r)由0.801 23提高到0.928 27,预测均方根误差(RMSEP)由0.501 22降低到0.294 7,建模均方根误差(RMSPCV)由0.425 33降低到0.294 20。结果表明,SPA-PLS模型仅用占全波段0.32%的特征波长建模,不仅缩短了运算时间,而且模型精度、预测能力和稳定性均得到明显提高。     

农药残留检测技术研究进展

农药对确保农业丰产丰收作出了巨大贡献。但是，残存于环境，特别是食品中的农药及其降解产物也给人类带来了潜在危害，引起了各国政府和国际社会的强烈关注。联合国已规定农药残留最大允许限量(MRL)标准3574项，食品法典委员会(CAC)2572项，欧盟2289项，美国8669项，日本9052项，而我国国家标准和行业标准只有484项。