便携式近红外光谱仪检测红松籽中的水分含量

为了建立红松籽水分无损、快速检测,采用便携式近红外光谱仪在波长范围900~1 700 nm对红松籽的光谱信息进行采集和分析,建立红松籽水分的近红外预测模型。利用多种预处理方法优化模型,同时采用反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法实现特征波段的选取。结果表明,带壳红松籽光谱经矢量归一化预处理后构建的模型最优,松仁光谱经一阶导数预处理后构建的模型最优;波段筛选能够优化模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最优,其带壳红松籽和松仁水分模型校正集相关系数分别为0.864 1和0.907 8,验证集均方根误差分别为1.041 7和0.833 8。结果表明,经过优化后,模型的效果较好,能够实现红松籽水分无损检测,为带壳坚果的在线检测提供技术参考。     

红松仁脂肪的近红外光谱定量检测

为实现红松仁脂肪无损、简便检测,利用近红外光谱分析技术对红松仁脂肪进行定量分析,用偏最小二乘法构建去壳红松仁脂肪定量分析模型,采用多种预处理方法优化模型,并且利用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法进行特征波段的筛选。结果表明,红松仁光谱经一阶导数预处理后建立的模型最佳;波段优选可以提升模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最佳,其松仁脂肪模型校正集相关系数为0.911 4,验证集相关系数为0.882 0,验证集均方根误差为0.646 8。可见,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了去壳红松仁脂肪的快速、无损检测。     

次生盐渍土高光谱特征研究

基于次生盐渍土修复过程中硝酸盐含量和同步实测光谱数据,针对原始光谱数据及其不同变换后7种光谱数据集,分别以相关系数极值和间隔偏最小二乘2种方法分析其最佳敏感波段范围。在此基础上,运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法,分别基于全波段(400~1 650nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了次生盐渍土壤NO-3含量的光谱反演模型。结果表明,采用2种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在844.5和846.18nm;基于全波段与最佳敏感波段的土壤NO-3含量光谱反演模型,均以原始反射光谱经一阶微分处理的结果更为显著;其中,基于间隔偏最小二乘法提取的775~899和1 025~1 149nm为最佳敏感波段的预测模型,其决定系数R2p与标准差(root mean standard error of prediction,RMSEP)分别为0.962和0.057。该研究结果可为今后次生盐渍土中硝酸盐含量的快速无损检测提供重要的科学参考。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

青砖茶茶汤滋味品质的近红外快速无损评价

在不破坏青砖茶样品的前提下,将近红外光谱技术与标准变量变换、一阶导数、二阶导数光谱等预处理方法和遗传算法相结合,剔除部分噪声信息和精准筛选最佳光谱信息数据点后,应用偏最小二乘法建立青砖茶茶汤品质预测模型。筛选的最佳光谱预处理方法为:标准变量变换+二阶导数,遗传算法筛选得到28个最佳建模光谱数据点;最佳偏最小二乘法模型对验证集样品的预测均方根误差为0.372 6,预测集决定系数为0.975 2;对未知茶汤品质的预测均方根误差为0.392 7,预测集决定系数0.970 2。结果表明,在青砖茶茶汤品质得分(73～93分)范围内,应用近红外光谱技术结合遗传算法和偏最小二乘法实现了对青砖茶茶汤品质的快速、准确评价。     

基于高光谱成像技术的鲜烟叶叶位识别方法

为实现鲜烟叶叶位的快速无损识别,以不同着生部位烟叶为研究对象,应用高光谱成像技术,构建基于特征光谱的鲜烟叶叶位判别模型。首先,利用标准正态变换（SNV）、二阶导数（2ND）、SavitzkyGolay卷积平滑（SG）和多元散射校正（MSC）4种光谱预处理方法对烟叶原始高光谱数据进行处理,然后采用预处理后的全波段光谱数据和特征波段光谱数据,构建基于支持向量机（SVM）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和反向传播神经网络（BPNN）的鲜烟叶叶位识别模型。结果表明：采用SG滤波预处理和BPNN所构建的模型识别效果最好,训练集和预测集的预测准确率分别为91.15%和90.63%。此外,利用竞争性自适应重加权算法（CARS）所筛选的特征波长所建立的BPNN模型最优,训练集和预测集的预测准确率达到了93.23%和92.19%。表明利用高光谱成像技术判别鲜烟叶所属部位是可行的,可以实现鲜烟叶所属部位快速、无损检测。     

赣南脐橙可溶性固形物近红外光谱在线无损检测

通过应用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机等算法,探索脐橙可溶性固形物含量在线无损检测的可行性。139个样本被分成建模集和预测集(103∶36),分别用于建立检测模型和验证检测模型的预测能力。漫透射近红外光谱,经过一阶微分、多元散射校正和移动窗口平滑组合预处理后,分别建立了偏最小二乘、偏最小二乘支持向量机模型,经比较发现,偏最小二乘支持向量机模型的预测能力更强,模型预测的均方根误差和相关系数分别为0.6423%、0.9059。通过对比发现,主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。结果表明:采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法能够很好地实现脐橙可溶性固形物含量的在线无损检测。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

近红外光谱技术检测灵武长枣果肉硬度和贮藏时间

利用近红外光谱(400～1 000 nm)系统采集140个灵武长枣样本的光谱信息,采用不同方法预处理原始光谱数据,优选出最佳预处理方法。分别建立竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征变量的果肉硬度偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用原始光谱建立灵武长枣贮藏时间的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,去趋势法(Detrend)为最优预处理方法;建立的Detrend-CARS-PLSR模型效果较好,果肉平均硬度校正集和预测集模型相关系数均为0. 868;果肉最大硬度校正集和预测集模型相关系数分别为0. 914、0. 849。建立的贮藏时间PLS-DA判别模型的校正集判别准确率为98%,预测集判别准确率为99%。说明,采用近红外光谱技术对灵武长枣贮藏过程中长枣果肉硬度和贮藏时间的快速预测具有可行性。     

基于NIR高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测

利用近红外高光谱成像技术对番茄叶片叶绿素含量的无损检测进行初步探讨。通过高光谱成像系统(900～1 700 nm)采集了192个番茄叶片图像,基于偏最小二乘回归模型(PLSR)对光谱进行样本集划分,对原始光谱与Kubelka-Munk函数曲线及多种光谱预处理的偏最小二乘回归模型进行对比分析,优选出多元散射校正(MSC)为预处理方法。采用5种方法提取特征波长,并根据特征波长建立偏最小二乘回归、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)3种模型的叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,建立无信息变量消除法(UVE)挑选特征波长的偏最小二乘回归模型最优,其预测集的相关系数(R_P)为0.8495,均方根误差(RMSEP)为4.3375。因此,利用近红外高光谱成像技术提取特征波长进行叶绿素含量检测是可行的,同时也为今后番茄品质在线检测提供了理论依据。     

基于近红外光谱的果树残枝纤维组分含量分析

【目的】研究运用近红外光谱技术结合化学计量学实现快速检测新疆南疆果树残枝中纤维素、半纤维素和木质素含量。【方法】以150个从新疆南疆各地采集的果树残枝样本为材料,利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（PLS）,采用不同的预处理和特征波段筛选方法优化各纤维组分含量的预测模型。【结果】SG卷积平滑法预处理结合竞争性自适应权重取样法（CARS）优选特征波段建立的3种纤维组分近红外检测模型效果最优,相关系数r分别为0.950 3、0.948 7和0.937 1,决定系数R²分别为0.900 8、0.896 5和0.875 1,校正标准偏差RMSEC分别为0.007 0、0.005 4和0.005 1,预测标准偏差RMSEP分别为0.011 8、0.008 9和0.008 8。【结论】采用近红外光谱技术能够实现新疆南疆果树残枝纤维素、半纤维素和木质素三组分的快速定量检测。     

基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型

[目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集,并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理,最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间,利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳,其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259,预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高。     

光谱预处理对近红外光谱无损检测番茄可溶性固形物含量的影响

为了探索适合近红外光谱无损检测番茄可溶性固形物含量的光谱预处理方法,比较了平均光谱和10种光谱预处理方法对偏最小二乘法建模效果的影响,常数偏移消除预处理后的光谱,所建偏最小二乘法校正模型的预测值和实测值的相关系数为0.954,校正标准差为0.321%,最能代表番茄可溶性固形物含量信息的光谱区为11998.9～5449.8cm-1和4601.3～4246.5cm-1.结果表明常数偏移消除是近红外光谱无损检测番茄可溶性同形物含量的有效预处理方法.     

近红外光谱技术建立镜鲤新鲜度定量预测模型

以镜鲤为研究对象,利用近红外光谱技术和化学计量法采集、测定相关指标,并应用偏最小二乘法(PLS)、偏最小二乘法和BP人工神经网络两种方法经比较优化模型。经过鱼肉样品光谱的扫描及pH值、TVB-N(挥发性盐基氮)值、TBA(硫代巴比妥酸)值的测定,在21种预处理下,确定最佳建模方式、预处理方式和最优波段。经模型优化得知,pH、TVB-N、TBA均在偏最小二乘法中建立的模型最好,最优预处理方法分别为基线校正和标准正态变量变换、净分析信号、Savitzky-Golay导数和基线校正,最优波段分别为1 000~1 300 nm和1 700~1 799 nm、1 000~1 200 nm和1 300~1 650 nm、1 000~1 799 nm,并且pH、TVB-N和TBA的Rc分别为0.9906、0.99865、0.99971,Rp分别为0.6436、0.021357、0.7723,达到了利用近红外光谱技术对镜鲤新鲜度高效、快捷、无损伤的定量检测预测模型的建立。     

基于BiPLS-CARS-PLS的哈密瓜冠层叶片SPAD值反演建模

利用光谱技术对大田哈密瓜冠层叶片叶绿素含量定量估测,可为田间水肥调控以及田间管理提供理论依据。本实验在剔除噪音后的378 nm到1 115 nm光谱的基础上采用多元散射校正、标准正态变量相交、标准化、Savitzky-Golay卷积平滑法、归一化、移动平均平滑等方法对原始光谱数据进行预处理,然后采用特征区间选择与特征波长选择相结合的方法实现数据降维和简化模型,并建立偏最小二乘和极限学习机的回归模型。结果表明,多元散射校正预处理效果最佳,在此基础上,利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)相结合共筛选出13个特征波长,将其作为模型的输入变量,由偏最小二乘法(PLS)建立的模型效果最优,其预测集的相关系数R_p和均方根误差RMSEP分别为0.942 4与1.006 2。因此,采用BiPLS与 CARS结合PLS建立的光谱定量分析模型,可实现对哈密瓜冠层叶片叶绿素含量的定量估测。     

核桃叶片氮元素含量的光谱预测模型

【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R²达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。     

基于高光谱成像检测猕猴桃冷害的研究

[目的]本文旨在建立基于高光谱成像技术检测猕猴桃冷害的方法,实现猕猴桃冷害的无损甄别.[方法]以'红阳'猕猴桃为材料,通过分析其400～1000 nm和1000～2000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型,对该方法构建全波段和特征波段...     

基于随机森林算法的秦艽龙胆苦苷含量快速检测

【目的】基于近红外光谱技术，运用随机森林算法实现秦艽中龙胆苦苷含量的快速、准确、无损检测。【方法】采用HPLC法测定秦艽中龙胆苦苷的含量，正交信号校正结合小波压缩对原始光谱进行预处理，以抽取的小波系数作为光谱特征建立秦艽近红外光谱和龙胆苦苷含量之间的随机森林定量分析模型，同时对4种模型的预测结果进行了对比分析。【结果】原始光谱正交信号校正预处理后分别建立偏最小二乘和随机森林定量分析模型，偏最小二乘回归模型在验证集上的均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）分别为0.246 9和0.936 8，随机森林定量分析模型在验证集上的均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）分别为0.207 5和0.969 5。原始光谱正交信号校正后进行离散小波分解，抽取63个中低频小波系数分别建立偏最小二乘和随机森林定量分析模型，偏最小二乘回归模型在验证集上的均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）分别为0.212 6和0.950 3，随机森林定量分析模型在验证集上的均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）分别为0.166 3和0.980 4。【结论】通过小波多尺度分解降低了决策树之间的相关性，进一步提...     

近红外光谱法无损检测番茄可溶性固形物含量的研究

应用近红外漫反射光谱技术对番茄可溶性固形物含量进行了非破坏性检测分析,比较了10种不同的光谱预处理方法对偏最小二乘法(PLS)模型的影响.结果表明,常数偏移消除是适合建立近红外光谱法无损检测番茄可溶性固形物含量PLS模型的最优光谱预处理方法,最能反映番茄可溶性固形物含量信息的光谱波段为11998.9-5449.8cm-1和4601.3～4246.5 cm-1.用偏最小二乘法建立的定量分析模型,其预测值和实测值的相关系数为0.954,校正标准差为0.321%,预测标准差为0.475%.近红外漫反射光谱法可非破坏性分析番茄中可溶性固形物的含量.     

基于漫反射光纤光谱检测红枣水分和总糖含量

水分和总糖含量会影响红枣的等级规格,也是评价其内部品质的重要指标。为实现无损检测红枣内部品质,拟设计1套基于漫反射光纤光谱的检测系统。通过采集红枣的漫反射光谱,采用预处理方法对光谱进行预处理,并用偏最小二乘法(PLS)建立水分校正模型,得到校正相关系数为0.743 0;采用偏最小二乘法建立总糖校正模型的校正相关系数为0.903 0。研究表明,利用该光纤光谱检测系统建立的定量检测模型能够实现对红枣的总糖进行较高精度的定量检测,对水分的检测精度较低,有待于进一步提高。研究结果为红枣内部品质无损检测装置的硬件及软件设计提供了理论依据。