猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测

为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。     

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。     

近红外技术对南疆冬枣糖度无损检测的研究

筛选具有代表性的100个新疆南疆和田冬枣作为试验样品,采用近红外光谱分析技术对冬枣样品的糖度进行分析。结果表明:通过相关系数法选取特征波长区间的波数分别为5 303~5 600 cm-1、6 205~6 302cm-1、7 308~7 405 cm-1,然后作多元散射校正、一阶导数和Savitzky-Golay卷积平滑法预处理后,建立的偏最小二乘法(PLS)校正模型效果最好,校正标准偏差(SEC)为0.613,预测标准偏差(SEP)为0.573,相关系数(R)为0.967,具有良好的预测效果,满足生产实践的要求。试验表明,近红外光谱分析技术适合南疆冬枣的糖度无损检测。     

猕猴桃膨大果的近红外漫反射光谱无损识别

在833~2500 nm光谱范围内采集了120个猕猴桃膨大果和120个正常果的近红外漫反射光谱,采用变量标准化方法对光谱进行了预处理,基于Kennard-Stone方法对样本进行了划分,分别建立了基于全光谱(FS)、主成分分析法(PCA)提取的11个主成分和连续投影算法(SPA)提取的6个特征波长的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播(BP)神经网络识别模型。结果说明,所建立的9个模型对校正集和测试集中猕猴桃膨大果和正常果的正确识别率均分别大于96.7%和93.3%。PCA提取的主成分数和SPA提取的特征波长数仅是FS中波长数的0.53%和0.29%,建立的模型更加简单,且识别效率较高。PLS和SVM模型的识别率普遍高于BP神经网络模型。9种模型中PCA-PLS识别率最高,其对校正集和测试集中膨大果和正常果的正确识别率均达到100%。该研究结果表明,近红外漫反射光谱技术可作为一种准确、高效的方法应用于猕猴桃膨大果的无损识别中。     

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。     

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。     

基于近红外光谱技术的农作物病害诊断

利用近红外光谱诊断农作物病害是近几年兴起的一种具有高效、准确和非破坏性的技术。为此,阐述了近红外光谱诊断农作物病害的原理;介绍了处理近红外光谱数据的关键技术以及建立光谱模式识别模型的方法;报告了近红外光谱技术在农作物病害诊断中的应用现状;提出了运用近红外光谱技术诊断农作物病害存在的难点;最后,指出了一些研究中有待解决的问题。     

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。     

基于近红外漫反射光谱的损伤猕猴桃早期识别

以贮藏1d的碰撞损伤猕猴桃、挤压损伤猕猴桃和无损猕猴桃为对象,分别建立了猕猴桃的Fisher判别模型、BP神经网络判别模型与最小二乘支持向量机(LSSVM)判别模型,综合比较了采用全光谱波长(FS)、主成分分析(PCA)提取特征变量与连续投影算法(SPA)优选特征波长作为各模型输入变量时,对各模型判别效果的影响.研究结果表明,SPA优选特征波长相比于PCA和FS有较明显的优势;3种判别模型均能基本满足实际要求,且LSSVM模型的识别性能最佳,其中SPA-LSSVM模型对预测集碰撞损伤样品、挤压损伤样品与无损样品的正确识别率分别达到100％、95％和100％,总的正确识别率为98.2％.     

洋梨硬度的便携式可见/近红外漫透射检测技术

采用便携式可见/近红外检测仪快速检测阿巴特、康佛伦斯和五九香梨硬度。采集洋梨漫透射光谱(500～1010nm),经二阶导数和卷积平滑处理后,分别建立偏最小二乘法和多元线性回归模型。相关系数法和遗传算法用于选择偏最小二乘法建模变量,预测均方差分别为7.780N和8.080N,相对预测误差分别为26.24%和29.71%。多元线性回归模型使用7个变量,预测均方差和相对预测误差分别为7.740N和26.10%。结果表明：建立多品种洋梨硬度全局模型是可行的,便携式仪器可用于洋梨硬度现场检测。     

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。     

西瓜可溶性固形物含量近红外透射检测技术

设计的近红外透射式西瓜可溶性固形物含量（SSC）检测系统主要包括光纤光谱仪、光纤透射附件、数据采集卡以及自制光源。对50个麒麟瓜SSC进行了预测试验,采用主成分回归和偏最小二乘回归法分别建立了样品的原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱和SSC的预测模型,结果表明偏最小二乘回归法建立的模型具有较高的相关性,相关系数为0．951,均方根校正误差0．347,均方根预测误差0．302,样本真实值与预测值的相关系数为0．910。     

近红外漫反射检测梨可溶性固形物SSC和硬度的研究

采用近红外漫反射光谱检测梨可溶性固形物(SSC)和硬度.采集梨的近红外漫反射光谱,光谱经梨的吸光度原始光谱、一阶微分和二阶微分预处理,分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法,建立了梨可溶性固形物(SSC)和硬度的定量预测数学模型.结果表明采用一阶微分结合偏最小二乘法的预测效果最好,可溶性固形物(SSC)和硬度定量数学校正模型的相关系数分别为0.9285和0.8478,均方根误差分别为0.4364°Birx和1.227.近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法用于评价梨可溶性同形物(SSC)和硬度是可行的.     

基于近红外光谱的核桃仁品种快速分类方法

采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱,建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ,预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法;通过主成分分析法优选出5个主成分因子,光谱信息累计贡献率达到99.21%;采用随机抽取法建立建模集和验证集,以主成分因子为输入变量,建立了基于支持向量机分类模型,并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明,建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%,为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。     

树形对适收期黄花梨糖度VIS/NIR光谱检测的影响研究

针对树体的光通透性影响果实糖分的积累,不同树形的果实品质存在差异的问题,研究了树形对适收期黄花梨糖度可见/近红外光谱检测模型的影响。采集了适收期前后6个批次、不同树形(开心形和棚架形)的黄花梨果实480个进行实验,两类树形果实糖度差异显著(p0.05),采用同一树形黄花梨建立的模型预测均方根误差(RMSEP)分别为0.69°Brix、0.64°Brix,相对分析误差RPD分别为2.08、1.97;单一树形全部样品建立的模型对不同树形样品的RMSEP分别为1.31°Brix、1.07°Brix,RPD分别为1.14、1.36;2类树形联合模型RMSEP为0.59°Brix,RPD为2.38。结果表明,树形对适收期黄花梨糖度预测模型的精度和稳健性均有较大影响,对进一步研究近红外光谱技术在田间水果采收期品质及最佳采收期检测的应用有一定的参考价值。     

近红外透射光谱无损检测赣南脐橙糖度的研究

探讨了近红外透射光谱无损检测赣南脐橙内部糖度指标的可行性,并建立近红外透射光谱与赣南脐橙内部糖度指标之间的关系.以80个赣南脐橙为研究对象,利用透射光谱测定法获取完整赣南脐橙的近红外光谱(200～1100nm),选取不同的光谱波段范围对水果样本的透射光谱进行有效信息的提取,并结合多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)3种不同的数学校正方法对赣南脐橙的糖度(SC)进行定量分析.实验结果为:在550～900nm波段范围内,PLS校正模型的预测精度最好,其相关系数为0.9032,预测样本均方根误差为0.2421.实验结果表明,近红外透射光谱可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测赣南脐橙内部的糖度指标.     

砂糖橘可溶性总糖可见-近红外光谱无损检测

在波长450-2500 nm范围提取189个砂糖橘的漫反射光谱,使用sym8小波的3层分解对其进行去噪预处理,引入连续投影算法(SPA)对光谱进行压缩,从2051个波长中初步提取14个优选波长,以这14个波长建立的多元线性回归模型(MLR)的预测相关系数为0.8855,预测均方根误差为0.5111,效果优于全谱偏最小二...     

基于正交变换与SPXY样本划分的冬小麦叶绿素诊断

冬小麦叶绿素含量的准确预测,可为冬小麦田间精细化管理提供依据。采集冬小麦冠层400~900nm范围反射光谱,经一阶微分预处理后,为了抑制由于连续波长自变量多重共线性对叶绿素含量诊断模型的干扰,利用Gram-Schmidt正交变换算法初步提取叶绿素敏感波长特征参数为848、620、677nm。在定量模型的建立过程中,对比了传统随机样本集划分与以空间中样本间距离远近为指导的SPXY样本集划分方法,并讨论了大田冠层反射光谱对叶绿素浓度诊断的最优精度,研究结果表明,以620nm和677nm两个敏感波长结合SPXY样本划分方法建立的多元线性回归模型预测精度较高,且叶绿素质量浓度为0.3mg/L分辨间隔时,建模决定系数和验证决定系数分别达0.730和0.739,可为无损检测冬小麦拔节期叶绿素含量提供技术支持。