蛋壳品质的近红外光谱检测分析

蛋壳品质对蛋品孵化、贮存和运输均有重要影响。为了探索近红外光谱技术快速检测蛋壳品质的方法,该文在鸡蛋蛋壳品质指标相关性分析的基础上进行了蛋壳品质的近红外光谱检测分析,研究比较了不同建模方法、不同光谱预处理方法和不同波段范围对预测结果的影响。结果表明：在5段特征波长范围内建立的经过多元散射校正的偏最小二乘回归（PLSR,partial least squares regression）模型对蛋壳强度的预测结果最好,相关系数r为0.86,校正、预测均方根误差分别为4.42、7.53 N;同时蛋壳百分比（蛋壳质量/蛋质量）的PLSR模型的相关系数r为0.92,校正、预测误差分别为0.313%、0.529%;蛋壳厚度的PLSR模型的相关系数r为0.81,校正、预测误差分别为0.0176、0.0234 mm。研究结果表明应用近红外光谱技术预测蛋壳品质是可行的,为蛋壳品质的快速无损检测提供了一种新的方法。     

近红外光谱快速检测马铃薯全粉还原糖

还原糖含量是评价马铃薯全粉品质的重要指标之一,该文研究基于近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）算法的马铃薯全粉还原糖含量非线性数学模型。采用移动窗口偏最小二乘法（moving windows partial least square,MWPLS）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）组合方法筛选出20个特征变量,作为LSSVM的输入向量。优化径向基函数（radial basis function,RBF）的惩罚因子和核参数,训练LSSVM校正模型。经比较,LSSVM校正模型预测结果最优,预测相关系数为0.984,预测标准差为0.223%,相对分析误差（standard deviation ratio,SDR）为5.62。结果表明：近红外光谱结合LSSVM算法提高了马铃薯全粉还原糖含量的预测精度。     

基于形态小波的烟草尼古丁含量近红外光谱检测

为了提高烟草尼古丁含量的测定精度,该文将基于形态小波的近红外光谱去噪方法应用于烟草的一阶导数近红外光谱数据处理中,给出了方法的原理和步骤,评估了该方法的去噪效果;用处理后的光谱计算了烟草中的尼古丁含量,并与小波变换方法的处理结果进行了对比分析。结果表明:形态小波作为一种非线性小波,兼顾数学形态学的形态特征和小波的多分辨率特性,在去噪的同时具有良好的光谱细节保留能力,能有效地保留光谱的有用信息。与小波软阈值方法相比,检测结果中预测集的决定系数r2由0.9877提高到了0.9931,其均方根误差RMSEP由0.0539降到了0.0492。研究结果为提高利用近红外光谱测定烟草尼古丁含量的分析精度和模型的稳健性提供了参考。     

适宜西瓜检测部位提高近红外光谱糖度预测模型精度

为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。采用自主搭建的西瓜内部品质检测系统对不同批次西瓜瓜梗、瓜脐和赤道3个部位采集漫透射光谱信息,分别采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机法(least squares support vector machines,LS-SVM)2种方法对西瓜糖度建立预测模型,考察西瓜不同检测部位对西瓜糖度预测模型精度的影响。2种预测模型均显示,赤道部位采集光谱所建立的预测模型检测精度较差,而采用瓜脐部位获取光谱信息建立预测模型略好于瓜梗部位,最佳预测相关系数rpre达到0.823,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.652%。该研究结果表明,不同部位采集光谱信息对最终的检测模型精度有影响,瓜脐部位为该文西瓜内部品质检测装置的较优采集部位。     

基于近红外光谱的板栗水分检测方法

含水率是影响板栗贮藏、加工的关键指标之一,该文应用近红外光谱技术对板栗含水率进行快速无损检测。试验对240个板栗样本的带壳光谱和栗仁板栗光谱采用SPXY算法进行样本集划分,利用偏最小二乘法建立含水率定量检测模型,并对微分、多元散射校正、变量标准化等多种预处理方法对建模结果的影响进行比较。结果表明：栗仁和带壳板栗的光谱经一阶微分预处理后所建模型性能最佳,其中栗仁的水分检测模型校正集和验证集的相关系数分别为0.9359和0.8473,校正均方根误差为1.44%,验证均方根误差为1.83%;带壳板栗光谱所建模型校正集和验证集的相关系数分别为0.8270和0.7655,校正均方根误差为2.27%,验证均方根误差为2.35%。受栗壳的影响,带壳板栗光谱模型对含水率的预测精度低于栗仁光谱模型的预测精度。研究表明,近红外光谱分析技术可用于板栗含水率的快速无损检测。     

利用近红外光谱技术检测掺假豆浆

为了对豆乳内在营养指标及掺假豆乳进行快速检测,试验运用近红外光谱技术,利用偏最小二乘法进行回归分析,分别建立83个真伪豆浆样品的蛋白质和总固形物含量定标模型,并对模型的预测性能进行分析。结果表明:选取主成分数为12和14,蛋白质和总固形物含量的近红外光谱预测值与化学实测值之间的相关系数R分别为0.9756和0.9489,校正均方根误差分别为0.186和0.175,预测集样品的预测值和实测值之间的残差值均较小、接近零,残差之和分别为-0.074和-1.191,说明建立的定标模型可以准确预测豆浆中蛋白质和总固形物含量,且预测性能较好;通过对预测集样品的预测值与豆浆行业标准规定值相比较,确定预测集样品中掺假豆浆的正确判别率为100%,说明建立的蛋白质和总固形物含量定标模型可以应用于掺假豆浆的判别检测,且判别结果准确率高。本试验表明利用近红外光谱技术可实现对豆浆主要品质指标的快速无损检测,也可准确进行真伪豆浆的快速判别,本检测方法可为豆乳行业健康持续发展提供一定的技术支撑。     

牛肉质构特性的近红外光谱无损检测

为了建立基于近红外光谱技术的牛肉质构特性快速检测方法,该试验采集了202个新鲜牛肉样品在800～2500 nm波长范围内的漫反射光谱,测定了牛肉的硬度、弹性、咀嚼性和黏附性,经小波消噪后,分别采用平滑、一阶微分、二阶微分等6种方法预处理,建立了牛肉质构特性的偏最小二乘回归模型,并用最优模型进行预测。结果表明：经小波消噪后采用二阶微分预处理方法建立的牛肉硬度、弹性、咀嚼性的检测模型效果最好,其校正集相关系数 r 均在0.9以上,校正集均方根误差（root means square error of calibration,RMSEC）分别为6.247 N、0.760 mm、14.954 mJ,预测集相关系数均在0.664以上,预测集均方根误差（root means square error of prediction,RMSEP）分别为8.887 N、0.951 mm、22.117 mJ,相对预测误差（ratio of prediction to deviation,RPD）值分别为2.43、1.88、2.32,预测精度较高,能够有效地预测牛肉的硬度、咀嚼性,可以检测精度要求不高的牛肉弹性;试验所建立的牛肉黏附性检测模型的预测性能不是很理想,虽然其校正集和预测集相关系数较高（分别为0.720、0.694）,RMSEC 和 RESEP 均较小（分别为0.302、0.243 N·mm）,但其 RPD 值小于1.5,模型预测精度较差,不可以用于预测未知样品的黏附性,此方法还需进一步研究。研究结果为牛肉质构特性的快速无损评价提供了理论依据。     

基于近红外光谱的活体植物叶片水分检测仪器

在近红外光谱区,采用超低功耗单片机MSP430及新型的光频转换芯片TSL230,研制快速无损、可现场测定植物叶片水分含量的透射式检测仪器。仪器整体由信号采集系统、单片机系统及相应的软件支撑、校正模型组成。其信号采集系统采用近红外LED光源,890 nm和980 nm的窄带干涉滤光片和光频转换芯片。光频转换芯片的使用简化了信号采集电路,减少了噪声的引入。该文介绍了该仪器的硬件设计、软件设计,对紫荆叶片水分含量的建模及预测。预测结果与水分真实值基本一致,二者相关系数为0.900。仪器具有较高的重复性、稳定性和可靠性,与其他水分测量仪相比,该仪器具有体积小、结构简单、重量轻、超低功耗、抗干扰等特点。试验结果表明本仪器可在田间现场对植物叶片水分含量进行快速无损检测。     

基于近红外光谱土壤水分检测模型的适应性

由于土壤水分的近红外光谱定量分析模型精度依赖于样品状态,故土壤水分定量分析模型的适应性极其重要。以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法交叉验证建立了处理后样品下的土壤水分分析模型,模型预测值与标准值的决定系数R2为0.9946,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数R2为0.9919,预测均方差为0.912%;利用主成分分析了未处理土壤样品与处理土壤样品得分图的差异,结果表明定量分析模型对未处理样品的预测精度降低;采用斜率/截距的方法修正了12个未处理样品的模型预测值,预测平均绝对值误差从0.78%降低到0.38%,结果表明斜率/截距校正法能较好的提高近红外光谱土壤水分定量分析模型的适应性。     

饲料中肉骨粉含量的近红外反射光谱检测方法

收集28份鸡饲料,31份猪饲料,25份牛饲料和肉骨粉7份,在饲料中掺入不同比例(0.5%～6.0%)的肉骨粉,制成分析样本.采用偏最小二乘(PLS)法,分别对光谱进行散射校正、平滑、一阶导数和二阶导数预处理,建立了鸡饲料、猪饲料和牛饲料中肉骨粉含量的近红外定量分析模型.利用验证集样本对定标模型进行了检验,鸡饲料、猪饲料和牛饲料中肉骨粉含量的真值与预测值之间的决定系数分别为0.9694、0.9846和0.9788;标准差分别为0.279、0.252和0.287;相对分析误差分别为5.663、6.865和5.889.结果表明,利用近红外光谱法测定饲料中的肉骨粉含量具有较高的预测精度.     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸(Volatile Fatty Acids,VFA)作为厌氧发酵过程的重要中间产物,其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控,将近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)与遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing,GSA)算法相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选,原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后,得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个,建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886,预测均方根误差(Root Mean Squared Error of Prediction,RMSEP...     

基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别

为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用 Savitzky-Golay 平滑（savitzky-golay, SG）、多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、一阶导数（first derivation, FD）和矢量归一化（vector normalization, VN）等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）提取最佳主成分,构建 PLS 回归模型;同时,采用主成分分析（principal component analysis, PCA）和 PLS 算法提取最佳主成分,作为 BP 人工神经网络（BP artificial neural network, BPANN）输入变量,构建 PCA-BPANN 和 PLS-BPANN 模型。以验证集相关系数 RP 和验证集均方根误差 RMSEP 为模型的评价指标,分别优选最佳 PLS 和 BPANN 模型。试验结果表明,SG-PLS-DA 和 SG-PLS-BPANN-DA 模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA 的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数 RC、均方根误差 RMSEC 分别为0.974、0.170,验证集相关系数 RP、均方根误差 RMSEP 分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。     

基于近红外分析技术检测大豆脂肪酸含量的研究

为探索近红外光谱技术在大豆脂肪酸测试中的应用,寻找一种快速的检测方法。以黑龙江省各地的25份大豆品种为材料,采用Perten8620型近红外光谱仪对搜集到的样品进行扫描并得到光谱数据,采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)对试验数据进行了多元统计分析。结果表明：在1700～2300 nm范围内检测大豆脂肪酸含量是可靠的,并且PLS模型的性能优于MLR模型。该文还对近红外仪中的滤光片组合作了初步探讨,表明不同的滤光片组合对测量精度有一定影响。     

基于近红外光谱的大豆叶片可溶性蛋白含量快速检测

可溶性蛋白是植物生化及抗性生理研究的重要指标之一。快速、准确、无损测定可溶性蛋白含量对作物生长状况的动态监测及抗性作物品种的筛选具有重要意义。近红外光谱具有快速、简单方便、非破坏性的特点,已在农业、食品、化工等领域广泛应用,尤其是近年来基于光谱技术快速无损的获取作物生理生化信息的研究已成为当前农业领域研究的热点。本文采用近红外光谱技术结合化学计量学方法以实现大豆叶片可溶性蛋白含量的快速无损检测。首先,采用Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1-Der)、二阶导数(2-Der)等7种光谱预处理方法分别建立大豆叶片可溶性蛋白含量的偏最小二乘(PLS)预测模型,经对比发现SG预处理方法为大豆叶片可溶性蛋白含量预测的最优光谱预处理方法。其次,分别采用连续投影算法(SPA)、随机蛙跳(RF)和遗传算法(GA)对SG预处理后的光谱数据进行特征波长提取。最后,基于提取的特征波长分别建立了大豆叶片可溶性蛋白含量的SPA-PLS、RF-PLS和GA-PLS预测模型,发现基于SPA提取的11个特征波长建立的大豆叶片可溶性蛋白含量SPA-PLS模型具有最佳的预测效果,其预测集相关系数(R2p)为0.864,预测均方根误差(RMSEP)为1.894 mg/g,预测偏差为2.061(RPD)。上述结果表明,应用近红外光谱技术检测大豆叶片中可溶性蛋白含量是可行的,可为大豆生长状况动态监测及抗性大豆品种的筛选提供新的方法。     

基于近红外光谱的未知类别样品聚类方法

在近红外光谱分析中,针对大量样品参与建模时,需将样品集进行分类,以减少样品光谱变异范围,提高近红外模型的预测准确度。本文以来自中国各地的222份小麦样品为例,在未知样品组分含量和类别归属的前提下,结合样品的近红外光谱信息,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法（最邻近规则法和最大最小距离算法）对样品集分类。其中,最邻近规则法在阈值T为1.9时,最大最小距离算法在阈值为样品间的最大距离的1/2时,分类建模指标均优于未分类所建模型。从分类实现过程和结果可以看出：基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且对未知类别的样品集无需事先确定分类数目,但需要确定分类阈值,阈值不同,则分类结果会随之改变。研究为近红外建模过程中未知类别样品的分类提供了一种参考方法。     

基于近红外光谱的武夷岩茶品质成分在线检测

为了实现近红外光谱分析方法在武夷岩茶生产过程中的实际在线检测应用,该研究选择有代表性的70个武夷岩茶样品为试验材料,首先采用现行国家标准测定了其品质组分含量并进行统计分析,结果显示,水分、茶多酚、咖啡因和粗纤维的分布范围分别为6.02%~8.09%,9.07%~15.65%,18.41~30.22 g/kg和9.19%~16.62%,标准偏差分别为0.424%,1.353%,2.613g/kg和1.497%,然后采用TQ Analyst 8.5光谱分析计量学软件,比较了不同数据预处理方法的建模结果,优选并成功建立了水分、茶多酚、咖啡因和粗纤维的定量分析模型,以上成分的预测模型相关系数分别为0.9815,0.7427,0.8601和0.8840,标准偏差分别为0.0812%,0.748%,1.39 g/kg和0.580%。将上述预测模型的偏差结果同对应现行国家标准理化分析测试方法要求对比,水分预测模型优于偏差要求,咖啡碱、茶多酚及粗纤维预测模型稍高于偏差要求,但均能够满足生产线快速测定的需要。     

基于可见/近红外光谱的菠萝水心病无损检测

水心病近年严重危害菠萝产业,探究一种菠萝水心病的无损检测方法对保证上市果品、指导采后处理、促进产业提升具有重要意义.该研究采用自行搭建的菠萝可见/近红外光谱无损智能检测平台,考虑实际应用成本与效果,搭载覆盖不同波段(400～1100、900～1700和400～1700 nm)的检测器对菠萝样本进行采样,随后人工标定水心...     

不同类型近红外模型在苹果汁检测中的应用

为了探讨近红外光谱分析中模型的稳定性和适应范围,该研究建立了4种模型（局部模型、转移的局部模型、全局模型、优化全局模型）,分别对5种鲜榨苹果汁的3种品质参数（可溶性固形物SSC、pH值、电导率）进行分析。在对苹果汁品质的分析中,SSC的预测准确度较高（r=0.93,相对预测标准差3.7%）;电导率与近红外光谱之间间接相关,其预测准确度较低（r=0.84,相对预测标准差12.7%）;pH全局模型的相关系数较高（r=0.94）,但其分辨能力较差（其局部模型的参考值标准偏差与预测标准差的比值为1.1）。采用相对预测标准差、参考值标准偏差与预测标准差的比值等参数来评价各种模型的稳定性和适应范围,通过对4种近红外模型的稳定性、适配性及准确度的比较,发现模型的适应范围对预测结果的影响很大,对不同的分析要求应该建立不同的模型,具体为：采用单一品种建立的局部模型准确度高,但稳定性较差,一般只适用于本品种样品的预测。通过在现有局部模型中加入少数几个待测品种的样本重新建立模型,可以实现模型的转移,使之适用于其它品种样品的预测。采用多个品种建立的全局模型稳定性高,其准确度较之局部模型稍有下降。通过挑选有代表性的样品来建立优化全局模型,可以在保持模型性能的同时降低建模工作量,是值得推荐的建模方法。